A Monte Carlo study into time-aggregation in continuous and discrete-time hazard models

This paper introduces a general, formal treatment of dynamic constraints, i.e., constraints on the state changes that are allowed in a given state space. Such dynamic constraints can be seen as representations of "real world" constraints in a managerial context. The notions of transition, reversible and irreversible transition, and transition relation will be introduced. The link with Kripke models (for modal logics) is also made explicit. Several (subtle) examples of dynamic constraints will be given. Some important classes of dynamic constraints in a database context will be identified, e.g. various forms of cumulativity, non-decreasing values, constraints on initial and final values, life cycles, changing life cycles, and transition and constant dependencies. Several properties of these dependencies will be treated. For instance, it turns out that functional dependencies can be considered as "degenerated" transition dependencies. Also, the distinction between primary keys and alternate keys is reexamined, from a dynamic point of view.

Identification de segments spatiaux pour des marchés internationaux

International audienceLe succès des entreprises ayant une stratégie d'expansion à l'international passe par l'identification de marchés cibles géographiquement délimités. Jusqu'à présent, les entreprises utilisaient les frontières des pays pour délimiter ces marchés cibles. Ceci avait pour conséquences l'utilisation de segments facilement accessibles et de stratégies d'entrée efficientes en termes de coût. Pourtant, de telles stratégies de segmentation au niveau des pays pourraient ne plus être appropriées. En effet, la tendance à la globalisation des marchés et la fragmentation des besoins des consommateurs au sein d'un même pays expliquent l'utilisation croissante d'une segmentation transnationale des consommateurs. Dans une telle segmentation, les consommateurs de différents pays sont regroupés en fonction de leurs similarités en termes de besoins, et les frontières des pays sont ignorées.Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthodologie qui améliore l'identification de segments spatiaux grâce à l'utilisation de données sur la localisation des consommateurs. Notre méthodologie permet d'identifier des segments spatiaux en fonction des besoins des consommateurs tout en utilisant également des données spatiales au sein des pays. Nous pensons qu'il est probable que les segments de consommateurs suivent une structure spatiale; c'est pourquoi nous avons développé une approche bayésienne hiérarchique en spécifiant différents niveaux de dépendance spatiale. Plutôt que d'assigner les consommateurs aux segments, nous avons identifié des segments spatiaux qui sont composés de régions prédéfinies. Nous avons développé quatre modèles, chacun correspondant à un niveau de dépendance spatiale différent. Deux modèles correspondent aux approches actuelles de segmentation internationale : d'une part les modèles d'indépendance spatiale, et d'autre part les modèles de segmentation au niveau des pays. Les deux autres modèles sont originaux : ce sont les modèles d'association spatiale au sein des segments et de contiguïté spatiale des segments. Ces modèles prennent en compte l'hétérogénéité intra-segment lors d'une segmentation multi-attributs. Ainsi, les applications en termes de segmentation d'un marché à partir des réponses des consommateurs sont nombreuses. Nous montrons que les modèles peuvent être estimés en utilisant un échantillonnage de Gibbs. Pour le modèle de contiguïté spatiale, une procédure d'échantillonnage par rejet est proposée.Afin de déterminer la performance du modèle de segmentation spatial le plus restrictif, nous avons effectué une analyse de données factices. Pour ce faire, nous avons comparé les résultats d'une situation où aucune structure spatiale n'est sous-jacente aux données et ceux d'une situation où une structure spatiale est sous-jacente. Nous avons analysé des données, de propriétés connues, avec les modèles de contiguïté spatiale et d'indépendance spatiale des segments. Les résultats montrent que lorsqu'une structure spatiale est sous-jacente aux données, le modèle de contiguïté spatiale améliore la qualité d'estimation des paramètres. Lorsque ce n'est pas le cas, le modèle d'indépendance spatiale peut fournir de meilleurs résultats.Nous illustrons empiriquement notre approche dans le contexte de la distribution internationale. Pour ce faire, nous utilisons les données d'un sondage effectué auprès des consommateurs de sept pays de l'Union européenne. Nous avons utilisé un instrument de mesure de l'image des magasins. Cet outil est fondé sur le modèle multi-attributs de formation de l'image d'un magasin. L'évaluation globale des magasins est la variable dépendante et les perceptions de l'image des magasins sont les variables explicatives. Les variables de segmentation sont les importances (latentes) données aux différents attributs de l'image d'un magasin, c'est-à-dire la qualité des produits, la qualité du service, l'assortiment, la politique de prix et l'emplacement du magasin. Nous pensons que l'importance accordée à chaque attribut de l'image d'un magasin donné va probablement afficher des variations spatiales. Nous nous attendons à trouver une agrégation spatiale voire une contiguïté spatiale des segments.Nous appliquons les quatre modèles de segmentation spatiale aux données sur l'image des magasins. Le modèle de segmentation au niveau des pays est le moins soutenu par les données. Même le modèle d'indépendance spatiale offre un meilleur ajustement. Ceci confirme que les préférences des consommateurs sont transnationales. Les deux modèles ayant le meilleur ajustement avec les données sont le modèle de contiguïté spatiale et le modèle d'association spatiale. Même si les différences entre les modèles ne sont pas très importantes, celles-ci sont confirmées par deux indices d'ajustement différents.Des résultats détaillés sont présentés pour le modèle de contiguïté spatiale. Nous avons identifié cinq segments spatiaux transnationaux. Ces segments correspondent à des stratégies de positionnement différentes en termes de distribution. De plus, les estimations de l'importance des attributs et de l'emplacement des magasins confirment la validité de construit

How to separate the wheat from the chaff: improved variable selection for new customer acquisition

Steady customer losses create pressure for firms to acquire new accounts, a task that is both costly and risky. Lacking knowledge about their prospects, firms often use a large array of predictors obtained from list vendors, which in turn rapidly creates massive high-dimensional data problems. Selecting the appropriate variables and their functional relationships with acquisition probabilities is therefore a substantial challenge. This study proposes a Bayesian variable selection approach to optimally select targets for new customer acquisition. Data from an insurance company reveal that this approach outperforms nonselection methods and selection methods based on expert judgment as well as benchmarks based on principal component analysis and bootstrap aggregation of classification trees. Notably, the optimal results show that the Bayesian approach selects panel-based metrics as predictors, detects several nonlinear relationships, selects very large numbers of addresses, and generates profits. In a series of post hoc analyses, the authors consider prospects’ response behaviors and cross selling potential and systematically vary the number of predictors and the estimated profit per response. The results reveal that more predictors and higher response rates do not necessarily lead to higher profits

A Monte Carlo study into time-aggregation in continuous and discrete- time hazard models

The purpose of this study is to investigate the effect of time- aggregation in discrete and continuous-time hazard models. A Monte Carlo study is conducted in which data are generated according to underlying continuous and discrete-time processes, which data are aggregated into daily, weekly and monthly intervals. Under each of these conditions 400 datasets are generated, that vary in the parameters of the baseline hazard. These datasets are analyzed with flexible continuous-time and discrete-time proportional hazard models. The estimates of the structural parameter and of the baseline hazard, as well as the baseline hazard predicted by those estimates, seem robust to the form of the distribution of the data generation process when the time-aggregation window is small. Both estimates of continuous-time models and of discrete-time models suffer from time-aggregation, but the estimates of the discrete-time model are more sensitive to aggregation.Monte Carlo simulation; Continuous-time; Discrete-time; Proportional hazard model; Time-aggregation.

Understanding Spillover Effects in Consumption of Rich Digital Media

To inform multi-market product seeding strategies, literature observes inter-market spillovers for new product adoption. However, research that examines spillovers across digital platforms is still evolving. Using data on 381 online videos viewed on 26 platforms (e.g., YouTube, Vimeo) over two years, we observe how views on an initial platform are affected by its introduction into subsequent lag platforms. This “lift” is estimated using a pseudo-experiment, using an original matching algorithm that compares view growth on a multi-platform video to that of a comparable single-platform video. Analysis reveals that lift is positive in both short- and long-term, and is strongest in the first 48 days. Lift is stronger when speed of diffusion is faster in the lag platform, although interestingly the market size of the lag platform has no significant effect. Delaying the introduction of the lag platform has a concave effect, suggesting that marketers seed videos into new platforms sequentially