Bayes'sche Inferenz bei der statistischen Auswertung von Marktdaten

Zusammenfassung

Statistisch-analytische Auswertungen von Marktbeobachtungs-Daten münden oft in Ergebnisse, die weder den theoretischen Erwartungen noch den praktischen Erfahrungen der mit dem Markt vertrauten Manager entsprechen. Unplausible Resultate sind aber meistens die Konsequenz eines Datendefizits, welches gegebenenfalls durch die formale Einbeziehung statistisch bisher nicht genützter apriori-Informationen ohne zusätzliche Kosten abgebaut werden kann. Die Verknüpfung der Informationsteile erfolgt im Rahmen des Bayes'schen Konzeptes. Nach der Vorstellung des notwendigen Instrumentariums der Bayes'schen Inferenz wird im empirischen Teil des Beitrages am Beispiel der Parametrisierung einer Marktreaktionsfunktion mit realen Daten gezeigt, da\ bei sorgfältiger Berücksichtigung des Anfangsbestandes an Marktinformationen plausiblere und verlä\lichere Ergebnisse zu erwarten sind als im Falle der traditionellen Auswertung von Marktdaten.

Summary

The use of market data as input for advanced statistical procedures often leads to results which contradict to theoretical expectations and/or practical experience. A main reason for these shortcomings is seen in the typical shortness of (non-experimental) marketing-data. In such a case it would be wasteful to neglect any piece of information beyond the mere data history. Bayesian inference offers an efficient facility of formally taking into account external information. In the first part of this paper the necessary tools are presented which will enable us to combine the prior knowledge about the parameters of a market model with the information gathered from sample observations. In the empirical part an application is discussed. It demonstrates that incorporation of appropriately chosen prior information is likely to yield more acceptable and reliable results compared with the traditional approach.