Varying parameter models to accommodate dynamic promotion effects
刻画动态促销效应的变参数模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用门店层面的周度销售数据，并建模门店截距与随促销历史变化的参数。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
刻画动态促销效应的变参数模型
- 研究问题
- 品牌过去及竞争品牌的促销历史，如何影响当前销售、价格弹性与非价格促销响应，并由动态模型加以刻画？
- 方法与思路
- 作者利用门店周度扫描数据，将门店截距和价格弹性关联于累计折扣的幅度与时间，将促销响应关联于距上次促销的时间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所构建的动态品牌销售模型比静态模型更具管理相关性，并以参数随促销历史变化刻画促销的动态影响。
- 阅读关注点
- 应核对历史折扣与时间变量的定义、参数变化的函数形式、门店异质性处理，以及价格和促销选择的内生性。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要解读；识别策略、估计方法与比较数值未说明，不能将动态响应解释为已识别的因果效应。
原文摘要
The purpose of this paper is to examine the dynamic effects of sales promotions. We create dynamic brand sales models (for weekly store-level scanner data) by relating store intercepts and a brand's own price elasticity to a measure of the cumulated previous price discounts – amount and time – for that brand as well as for other brands. The brand's own non-price promotional response parameters are related to the time since the most recent promotion for that brand as well as for other brands. We demonstrate that these dynamic econometric models provide greater managerial relevance than static models can.