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Estimating multiplicative competitive interaction model using kernel machine technique
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  • Estimating multiplicative competitive interaction model using kernel machine technique
  • Estimating multiplicative competitive interaction model using kernel machine technique
저자명
Shim. Joo-Yong,Kim. Mal-Suk,Park. Hye-Jung
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2012년|23권 4호|pp.825-832 (8 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

We propose a novel way of forecasting the market shares of several brands simultaneously in a multiplicative competitive interaction model, which uses kernel regression technique incorporated with kernel machine technique applied in support vector machines and other machine learning techniques. Traditionally, the estimations of the market share attraction model are performed via a maximum likelihood estimation procedure under the assumption that the data are drawn from a normal distribution. The proposed method is shown to be a good candidate for forecasting method of the market share attraction model when normal distribution is not assumed. We apply the proposed method to forecast the market shares of 4 Korean car brands simultaneously and represent better performances than maximum likelihood estimation procedure.