2001 Fiscal Year Annual Research Report
確率フロンティアにおけるデータ包絡近似最適モデルの開発と広告計画への応用研究
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13630123
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
竹田 英二 大阪大学, 大学院・経済学研究科, 教授 (80106624)
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| Keywords | データ包絡分析 / DEA / 確率フロンティア / TV広告計画 / 効率性 / 個人視聴率データ / ノンパラメトリックアプローチ |
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| Research Abstract |
個人視聴率データに基づいて時間を細分割した小区間(dayparts)内の露出確率を推定することによって、ターゲット・セグメントヘのリーチ(到達)を最大にするコマーシャルのdaypartsへの最適投入計画は、理論的には組み合わせ最適問題として定式化できるが、計算量が膨大になり実用的でない。そこで、シミュレーションによって各daypartにおけるコマーシャルの投入量(入力)を発生させ、簡単なモデルによってターゲット・セグメントヘのリーチ(出力)を推定し、それにデータ包絡モデルを使ってフロンティアを近似する現実的な方法を提案した。その成果は"An approximation model for allocating different TV commercials to dayparts"のタイトルで、2001年、7月5日〜8日にWiesbaden, Germanyで開かれたMarketing Science conferenceで報告した。
また、数値実験によって、Cobb-Douglas型、非Cobb-Douglas型のフロンティアにおける最適問題へのデータ包絡近似最適モデルの有効性を検討し、現実のデータを使って広告計画への応用可能性を示した。その結果は、"Stochastic frontier model for advertising planning : A DEA approach"のタイトルで、2002年、2月18日〜22日にSemmering, Austriaで開かれたMCDM Winter conferenceで報告した。
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