Demand models with price endogeneity and advertising

Nagel, Christoph

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URL:	https://madoc.bib.uni-mannheim.de/3052
URN:	urn:nbn:de:bsz:180-madoc-30526
Dokumenttyp:	Dissertation
Erscheinungsjahr:	2010
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:	None
Ort der Veröffentlichung:	Mannheim
Hochschule:	Universität Mannheim
Gutachter:	Trenkler, Carsten
Datum der mündl. Prüfung:	21 Oktober 2010
Sprache der Veröffentlichung:	Englisch
Einrichtung:	Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre > Sonstige - Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre
Fachgebiet:	330 Wirtschaft
Fachklassifikation:	JEL: D12 M37 C35 C51 C89 ,
Normierte Schlagwörter (SWD):	Konsumgüternachfrage , Ökonometrie , Diskrete Entscheidung , Konsumgüterwerbung
Freie Schlagwörter (Deutsch):	Preisendogenität, Endogenitätskorrektur, Preis-Elastizität
Freie Schlagwörter (Englisch):	Price Endogeneity, Endogeneity Correction, Price Elasticity
Abstract:	This dissertation consists of three main chapters following the introduction. The focus lies on two applications for a novel individual level dataset. Chapter 2 contains detailed information on the dataset that is used to estimate two differentiated product demand models in the chapters 3 and 4. The model in chapter 3 is an individual level model, whereas in chapter 4 the data is modified to study the impact for a market level model. In the following I outline the three chapters. In chapter 2, I give an overview of a German dataset collected by the marketing research company A.C. Nielsen. The chapter is intended for potential users of the dataset and contains numerous details. Therefore, the focus is on describing and not on analyzing the data. The data highlight the recent tendency to have very detailed profiles of tracked households. The data comprise a panel of consumer households over a period of two years. Product purchases and the associated exposure to TV advertisements are recorded. The main feature of the dataset is a nationwide collection of this information for the same households with a matured technology. The purchases are available for two product categories: detergents and chocolate. The data comprise a record of the advertisement contacts of each household for all advertisements that were nationally broadcast on TV. Moreover, the dataset includes common sociodemographic information on the households. I give file descriptions, detailed variable discussions and descriptive statistics. I outline the steps necessary to prepare the data for discrete choice analysis. Finally, a basic analysis with binary choice and discrete choice models demonstrates the possibilities and usefulness of the dataset. In chapter 3, I study five causes for the price endogeneity bias in differentiated products demand models. Previous work tackled the bias by suggesting a price endogeneity correction, but never accounted for all causes simultaneously. The five causes are (i) variety characteristics (ii) unobserved retail activity (iii) TV advertising (iv) household inventories and (v) state dependence/habits. I discuss each cause in detail and how it relates to the endogeneity correction. In particular, I discuss the causes that the endogeneity correction cannot capture. The model estimated with the data from chapter 2 is an individual level discrete choice mixed logit model. The data enable a treatment of the five causes simultaneously under two regimes where prices enter nominally or in efficiency units. Besides, I propose a new approach to construct instruments in the absence of wholesale prices. The results, measured in terms of price elasticities, shed light on the relative importance of the five causes under both price regimes. The importance of the endogeneity correction and a favorite candidate cause for price endogeneity, TV advertising, are studied as well. Previous literature put an emphasis on studying causes in detail, without a focus on price endogeneity. In chapter 4, I assess the role of local TV advertising and retail activity information for aggregate demand outcomes. Commonly, due to nationwide synchronicity of the TV program, it is not possible to measure local advertising exposure of geographically distinct markets within a country. Therefore, only national advertising has been accounted for in previous approaches. I construct a market level dataset with local advertising information from the rich individual panel dataset from chapter 2 and use a state of the art standard market level discrete choice model with random coefficients. I estimate the model on the constructed data to evaluate the importance of advertising. Just as the model in chapter 3, the model allows for price endogeneity caused by an unobserved product characteristic and again advertising is one of the candidate explanations. As the construction of the dataset is not unique, as first step I compare 120 possible setups with the simple discrete choice logit model to assess the role of advertising. Advertising is analyzed for twenty differently constructed advertising measures. Commonly, this first necessary step has not been discussed in previous applications. For four candidate setups that give clear results in the first step and are economically plausible, I estimate the random coefficients version, considering the recent advances and caveats of this model class. I implement versions with and without local sociodemographic market information to find out whether this impacts the findings for local advertising.
Übersetzter Titel:	Nachfragemodelle mit Preisendogenität und Werbung (Deutsch)
Übersetzung des Abstracts:	Diese Dissertation besteht aus drei Hauptkapiteln. Der Schwerpunkt liegt auf zwei Anwendungen für einen neuen Datensatz auf Haushaltsebene. Kapitel 2 enthält detaillierte Informationen über den Datensatz, der verwendet wird, zwei Nachfragemodelle mit vertikaler Differenzierung in den Kapiteln 3 und 4 zu schätzen. Das Modell in Kapitel 3 ist ein Modell auf Individualebene, während in Kapitel 4 die Daten bearbeitet werden, um die Auswirkungen für ein Nachfragemodell auf Marktebene zu untersuchen. In Kapitel 2 gebe ich einen Überblick über einen deutschen Datensatz des Marktforschungsunternehmens A.C. Nielsen. Das Kapitel ist für potenzielle Nutzer des Datensatzes bestimmt. Daher liegt der Schwerpunkt auf der Beschreibung und nicht auf der Analyse der Daten. Die Daten bestätigen die gegenwärtige Tendenz, dass sehr detaillierte Profile von Haushalten erhoben werden. Die Daten bestehen aus einem Verbraucherpanel von Haushalten über einen Zeitraum von zwei Jahren, das die Einkäufe von Produkten und die zugehörigen Kontakte mit Fernsehwerbung enthält. Das Hauptmerkmal des Datensatzes ist eine bundesweite Erhebung dieser Informationen für die gleichen Haushalte mit ausgereifter Technik. Die Einkäufe zweier Produktkategorien stehen zur Verfügung: Waschmittel und Schokolade. Die Daten beinhalten die Werbekontakte aller Haushalte für alle national im Fernsehen ausgestrahlte Werbung. Zudem enthält der Datensatz die üblichen soziodemographischen Informationen über die Haushalte. Jede Datei wird beschrieben, die Variablen ausführlich diskutiert und deskriptive Statistiken berechnet. Ich skizziere die Schritte, um die Daten für die Discrete Choice Analyse vorzubereiten. Schließlich zeigt eine grundlegende Analyse mit Binary und Discrete Choice Modellen die Möglichkeiten des Datensatzes auf. In Kapitel 3 untersuche ich fünf Ursachen für die Preis-Endogenitäts-Verzerrung ( (Deutsch)
Zusätzliche Informationen: