マーケティング・ミックス・モデリング

このページでは、 株式会社インサイト・ファクトリー 2020年度社内研修「マーケティング・ミックス・モデリング」の資料、ならびに、資料作成に用いたRコードを公開しています。

1. イントロダクション
   1. このセミナーの概要
   2. このセミナーで扱う問題
   3. スケジュール
   4. 参考資料
   • Appendix. Hanssens, Parsons, & Schltz(2003)との対応

2. 市場反応モデルとは
   • この章の内容
   1. 市場反応分析とは
   2. 市場反応モデルとは
   3. 市場反応モデリングのためのデータ
   4. 市場反応モデルの構成要素
   5. マーケティング活動の効果
   6. 市場反応についての一般的知見
   7. 市場反応モデリングにおける10の挑戦
   • この章の引用文献

3. 回帰分析の基礎 (Rコード)
   • この章の内容
   • サンプルデータ
   1. 基本的な統計量
   2. 単回帰モデル
   3. 単回帰モデルのパラメータ推定
   4. 単回帰モデルのパラメータ推定量の分散
   5. 単回帰モデルの推定量の性質
   6. 重回帰モデル
   7. 重回帰モデルのパラメータ推定
   8. 重回帰モデルのパラメータ推定量の分散
   9. 重回帰モデルの推定量の性質
   10. 回帰モデルの説明力
   11. 市場反応モデリングと回帰モデル
   • この章の引用文献
   • この章に登場したRの関数

4. 静学的市場反応モデル (Rコード)
   • この章の内容
   • サンプルデータ
   1. はじめに：市場反応モデリングにおける6個の挑戦
   2. 変数の操作的定義
   3. 関数形 I. 売上モデル
   4. 関数形 II. シェアモデル
   5. 説明変数の欠落
   6. 多重共線性への対処
   7. 交互作用
   8. 分散の不均一性・非正規性
   9. 異質性
   10. 推定結果のプレゼンテーション
   • この章の引用文献
   • この章に登場したRの関数

5. 時系列分析の基礎 (Rコード)
   • この章の内容
   1. なぜ時系列データを単純に回帰分析してはいけないのか
   2. 基本的な統計量
   3. 基本的な概念
   4. 基本的な確率過程 I. 定常過程
   5. 基本的な確率過程 II. 非定常過程
   6. 1変量時系列のモデル
   7. 時系列の回帰モデル
   8. 季節変動
   • この章の引用文献
   • この章に登場したRの関数
   • Appendix 1. Rの日付クラス
   • Appendix 2. Rの時系列クラス

6. 動学的市場反応モデル(1) (Rコード)
   • この章の内容
   1. 繰越効果と予期効果
   2. 繰越効果の表現
   3. 動的回帰モデル
   4. ストック変数
   5. ベクトル自己回帰モデル
   6. 時間集計に伴うバイアス
   • この章の引用文献
   • この章に登場したRの関数
   • Appendix. 動的回帰モデルのためのRパッケージ

7. 状態空間モデルの基礎 (Rコード)
   • この章の内容
   1. 時系列モデルの状態空間表現
   2. 状態空間モデルの推定
   3. Rによる状態空間モデルの推定
   4. 状態空間モデルの診断と評価
   5. まとめ
   • この章の引用文献
   • この章に登場したRの関数

8. 動学的市場反応モデル(2) (Rコード)
   • この章の内容
   1. 効果の時間変動
   2. 内生性をめぐる問題
   • この章の引用文献
   • おわりに

• 2021/01/19: ご指摘をいただきまして、VII章の記載を修正しました。ありがとうございます！