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KCI등재 학술저널

스케일의 이질성을 반영한 준거가격 모형화

Modeling Reference Price Via Scale Heterogeneity

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이 연구는 준거가격과 스케일의 이질성, 두 연구 분야의 선행연구를 기초로 하여 진행되었다. 준거가격 효과를 분석했던 선행연구의 대부분은 소비자가 지불했 거나 관측했을 것으로 예상하는 가격을 근거로 준거가격을 추정하고, 브랜드 선택모형의 변수로 포함시켜서 그 효과를 추정하는 방식을 적용하였다. 이 연구도 선행연구에서 사용한 준거가격을 사용했지만 브랜드 선택모형에 포함시키는 방식을 새롭게 제안하여 스케일의 이질성을 반영하였다. 실증분석 결과 제안된 모형이 비교모형보다 우월한 것으로 나타났으며 그 이유는 스케일의 이질성을 반영한 준거가격이 선행연구에서 사용된 준거가격보다 소비자의 선택행동을 보다 잘 설명한 결과로 판단된다. 이 연구는 스케일의 이질성에 대하여 선행연구와는 다른 해석을 제시한다. 선행연구에서는 스케일의 이질성을 소비자별 반응계수(민감도)의 크기를 리스케일하는 것으로 해석했지만, 이 연구에서는 소비자별 준거가격을 리스케일하는 것으로 해석될 수 있음을 실증적으로 보여주었다. 실증모형을 추정하는 방법으로는 선행연구에서 사용한 SML(Simulated Maximum Likelihood) 방식 대신 베이지안 MCMC (Markov chain Monte Carlo) 방식을 사용하였다.

This study deals with two different research issues in marketing, namely, reference price and scale heterogeneity, in such a way that builds a model of one upon the other. Most of previous studies on reference price have used the past prices that consumers paid or were supposed to have observed, as a measure of reference price which was, in turn, included as one of the explanatory variables in the brand choice model. In this study, the same measure of reference price is used but in a different manner that incorporates scale heterogeneity in reference price. Empirical application shows that the proposed model outperforms the comparison model that uses the conventional measure of reference price. The reason for superior performance of the proposed model can be attributed to the empirical evidence that the reference price reflecting scale heterogeneity better describes consumers’ choice behavior. This study has suggested a different interpretation of scale heterogeneity , i.e., heterogeity in scale perception of reference price which is different from the conventional view that scale heterogeneity is equivalent to the rescaling of response heterogeneity. In estimating model parameters, Bayesian MCMC method was employed in replacement of SML that was used in most of previous works on scale heterogeneity.

I. 서 론

II. 연구모형

III. 모형추정

IV. 실증분석

III. 결 론

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