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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 任立中(Li-Chung Jen) | |
dc.contributor.author | Te-An Wang | en |
dc.contributor.author | 王得安 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T03:31:20Z | - |
dc.date.copyright | 2019-08-18 | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.date.submitted | 2019-08-13 | |
dc.identifier.citation | [ 1 ] Arnold Zellner (1962), An Efficient Method of Estimating Seemingly Unrelated Regressions and Tests for Aggregation Bias, Journal of the American Statistical Association Vol. 57, No. 298 (Jun., 1962), p. 348-368
[ 2 ] Keegan, W. J. (1995), Global Marketing Management. 5th Ed. New Jersey: Prentice-Hall. [ 3 ] Mohanbir Sawhney, Robert C. Wolcott and Inigo Arroniz (2006), The 12 different ways for companies to innovate [ 4 ] Everett M. Rogers(1995), Diffusion of Innovation, 4th ed., New York: The Free Press [ 5 ] Vijay Mahajan, Eitan Muller, Frank M. Bass (1990), New Product Diffusion Models in Marketing: A Review and Directions for Research, The Journal of Marketing, Vol. 54, No. 1, pp. 1-26 [ 6 ] Srinivasan, V., and Mason, C. H. (1986), Nonlinear Least Squares Estimation of New Product Diffusion Models, Marketing Science, 5, 169-178. [ 7 ] Frank M. Bass(1969), A New Product Growth Model for Consumer Durables, Management Science, Vol. 15, No. 5, p217-218. [ 8 ] Jain and Rao (1990), Effect of Price on the Demand for Durables: Modeling, Estimation and Findings, Journal of Business and Economic Statistic, p. 163-169. [ 9 ] Lenk, P. J. and Rao, A. G. (1990), New Models From Old: Forecasting Product Adoption By Hierarchical Bayes Procedures, Marketing Science, Vol. 9(1), p. 42-53. [ 10 ] Schmittlein, D. and Mahajan, V. (1982), Maximum Likelihood Estimation for an Innovation Diffusion Model of New Product Acceptance, Marketing Science, Vol. 1(1), (Winter), p. 57-78. [ 11 ] 李心嵐 (2000)。跨國新產品銷售預測模式之研究─以電影為例。政治大學國際貿易學系碩士論文。 [ 12 ] 劉小芳 (1999)。跨國流行商品擴散模型之比較研究:美國影片在台銷售預測模式的建立。國立暨南國際大學國際企業學研究所碩士論文。 [ 13 ] Y Feng, G Gallego (1995), Optimal Starting Times for End-of-Season Sales and Optimal Stopping Times for Promotional Fares, Management science, Vol. 41, No. 8 [ 14 ] Radas, S., & Shugan, S. M. (1998). Seasonal marketing and timing new product introductions. Journal of Marketing Research, 35(3), 296-315. [ 15 ] Vijay Mahajan, Eitan Muller and Roger A. Kerin (Dec., 1984), Introduction Strategy for New Products with Positive and Negative Word-of-Mouth, Management Science, Vol. 30, No. 12, pp. 1389-1404 [ 16 ] Mizerski, R. W. (1982). An Attribution of the Disproportionate Influence of Unfavorable Information. Journal of Consumer Research, 9, 301-310. [ 17 ] Pierre Chandon, Brian Wansink, Gilles Laurent (First Published October 1, 2000), A Benefit Congruency Framework of Sales Promotion Effectiveness | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/21333 | - |
dc.description.abstract | 現代消費者購買習慣變化快速,面對動態市場,零售通路最大的難題之一即為銷量預測,因為銷售的數量將直接影響到庫存管理、業務資源配置、行銷費用安排,而當企業能降低庫存、協調人力資源、準確評估行銷費用時,甚至能幫助公司的股價市值扶搖直上。更確切來說,當我們建立了良好的銷售預測模型,可以從未來產品的規劃中推估公司的營運銷售額成長趨勢、降低企業營運風險、提升資源運用效率。
作為眾多市場分析模型中的一種,Bass 擴散模型最初的設計主要應用於新上市的消費性耐用品銷售量預測,近年來也常見論文應用於非耐久品消費品的預測,比如電影。本次研究則嘗試以 Bass 擴散模型搭配彷彿無相關迴歸模型預測跨種類產品之銷售量,雖然不同產品於銷售價格、銷售數量、淡旺季、促銷敏感度差異大,但此研究針對影響銷售數量的重要變數進行轉換,找出解釋力較佳的模型,並且檢驗其預測效度。 本研究資料之時空背景為 2009~2010 年,根據經濟部統計資料,公有傳統市場營業額於 1999 年約為 965 億元,民國 2010 年降至 800 億元,而到了民國 2013 年跌至 698 億元,代表著這段期間現代超市逐漸取代傳統市場、消費者購買習慣改變。此外,在超市競爭日益激烈的情況下,通路的產品豐富度、地點的方便性、優惠的價格一直都是吸引客人前往購買的關鍵點,而良好的銷量預測模型可以優化庫存空間的使用、降低管銷成本,幫助上述關鍵因素。本研究將以台灣超市通路 – 松青超市的實際銷售資料作為分析來源,透過創新產品銷售量預測模型預測不同品類間的產品銷量,提供各大零售通路之預測參考。 | zh_TW |
dc.description.abstract | The tastes and preferences of the current customer are changing rapidly, one of the biggest problems for retail channels is to do a sales forecast in this dynamic market. Sales forecasting can play a major role in driving company's stock prices by optimizing inventory management, human resource allocation, marketing budget allocation, etc. More specifically, with a precise new product demand forecasting model, we can predict a company’s revenue growth from product plans to reduce operational risk and improve operational efficiencies.
As one of the most popular forecasting models, the Bass diffusion model was originally designed to predict the demand for consumer durable goods. In recent years, it is also applied to non-durable goods such as movie in many theses. This study aims to predict the sales volume for non-durable and cross-category products by using Bass diffusion model and Seemingly unrelated regression model (SUR). Although the price range, sales volume, product life cycle, and price sensitivity might be different for the products, this study will standardize the important variables affecting sales and find the best prediction model with good predictive validity. According to the Ministry of Economic Affairs, R.O.C., the public traditional market was 96.5 billion NTD in 1999, 80 billion NTD in 2010, and fell to 69.8 billion NTD in 2013. This trend shows that modern supermarket gradually replaced the traditional market and consumers' buying behavior changed. In addition, the keys to attracting potential customers are abundant products, convenience, and price. A good sales forecasting model can optimize the use of inventory space and reduce the cost of management to facilitate those key factors. Therefore, the present study used the actual sales data of Taiwan Matsusei Supermarket from 2009 to 2010 as the object of empirical analysis, predicting the sales volume of different types of products through the innovative product sales forecasting model, and expect to provide a reference for retail channels. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T03:31:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-108-R05724024-1.pdf: 17009194 bytes, checksum: c097826c3fb3f05d07e33a96d647c97d (MD5) Previous issue date: 2019 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝 i
摘要 ii ABSTRACT iii 目錄 v 圖目錄 viii 表目錄 ix 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 2 第三節 研究架構 3 第二章 文獻探討 4 第一節 新產品採用者定義 4 第一項 創新擴散理論(E.M.Rogers, 1962) 4 第二項 Bass 擴散模型(Frank M. Bass, 1969) 6 第二節 擴散模型 7 第一項 Bass 擴散模型 7 第二項 常見之 Bass 擴散模型參數估計法 9 第三節 彷彿無相關回歸模型 14 第三章 研究方法 15 第一節 模型建立(Bass 擴散模型 + NLS 估計法) 15 第二節 模型預測效度指標 17 第四章 實證分析 18 第一節 研究對象介紹 18 第一項 超級市場之開端 18 第二項 台灣超級市場發展史 19 第三項 台灣松青超市發展史 19 第二節 資料來源與處理分析 20 第一項 交易資料欄位定義 20 第二項 交易資料整理 21 第三項 敘述統計 - 淡旺季 23 第四項 敘述統計 - 促銷效果 25 第三節 實證模型驗證 25 第一項 變數說明 25 第二項 建構模型 27 第四節 模型預測效度分析 29 第五章 研究結論與建議 38 第一節 研究結果 38 第二節 研究限制 39 第三節 行銷策略建議 39 第四節 未來研究方向 40 參考文獻 41 附錄 43 附錄一 台灣松青超市民國 98~99 年交易資料樣本(前 25 筆) 43 附錄二 台灣松青超市民國 98~99 年交易資料小品類編號總覽(共 419 種) 44 附錄三 台灣松青超市民國 98~99 年整理後交易資料樣本(前 5 項新產品) 45 附錄四 Bass 擴散模型搭配NLS法之 p、q、m 估計結果(含新增調整項) 48 附錄五 109 個產品樣品之 p、q、m 新產品擴散曲線與實際銷售量分布 52 附錄六 109 項樣本產品加入產品特性 60 附錄七 SUR 法之 p、q、m 迴歸係數估計結果 66 附錄八 預測用產品之原始 p、q、m(以 Bass 擴散模型 + NLS 估計法預測) 67 附錄九 預測用產品以預測模型預測之 p、q、m 67 附錄十 109 組產品樣本以預測模型預測之 p、q、m 68 附錄十一 109 組產品樣本以預測模型預測 p、q、m 擴散曲線(虛線) 72 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 以巴斯擴散模型預測新產品銷售模式:以台灣超市為例 | zh_TW |
dc.title | New Product Demand Forecasting Based on Bass Diffusion Model – In case of a Chain Supermarket in Taiwan | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 107-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 周建亨,陳靜怡 | |
dc.subject.keyword | 超市,新產品預測,Bass 擴散模型,非線性回歸,彷彿無相關回歸模型, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Supermarket,New product forecasting,Bass Diffusion Model,Nonlinear Least Squares,Seemingly Unrelated Regression Model, | en |
dc.relation.page | 79 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201902191 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2019-08-13 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 國際企業學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 國際企業學系 |
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