The purpose of this paper is to suggest a forecasting model for service subscribers which can reflect competitive circumstances. Our model incorporates the competitive dynamics which reveals that; (1) when a new rival enters the market, an impact to the demand occurs and it accelerate the diffusion speed, and (2) the demand for the service is affected by the number of subscribers for the rival’s service. In other words, we developed a forecasting diffusion model, naming the competitive impact diffusion model under the following four hypotheses; (1) the number of subscribers for each company is affected by the other firm's subscribers; (2) the impact of entry by new competitors accelerates the diffusion rates of existing and new services; (3) The competitive impact includes the effects of all marketing mix variables; and (4) The competitive impact is slowing down with respect to time.
We empirically verified the model by using out-of-sample estimation, following comparison with other models (e.g. Logistic model, Lotka-Volterra model, Bass model, Mahajan, Sharma, and Buzzell model, and Parker and Gatignon). The performances for the forecasts were measured through MAD (Mean Absolute Deviation), MAPE (Mean Absolute Percent Error) and the encompassing test which have been widely used for the assessment for forecasting models.
In this setting, we used existing cellular and PCS cumulative subscribers' monthly data from January 1998 to December 2005 to show the model's predictability. In the first test, we investigated the competitive impact by using the data from January 1998 to December 2000. The last six observations were used for an out-of-sample. In the second test, we examined the model's fitting ability for the longer horizon from January 1998 to October 2005.
In comparison with the fundamental models and the other Bass-type models, by analyzing MAD and MAPE from one-step- to six-step-ahead forecast, our model shows superior fitting and forecasting performance. Additionally, our model surpasses other models in the encompassing test.
본 연구의 목적은 경쟁효과를 적절히 반영하면서 서비스 가인자들의 수요를 예측할 수 있는 모형을 정립하는 것이다. 기존의 연구들이 제시하는 모형들은 타서비스 사업자의 진입시점에서 발생하는 효과를 고려하지 않고, 지속적으로 각 서비스의 수요가 타서비스의 수요에 의해 영향을 받는다는 사실만을 인지하고 있다. 이를 고려하여 본 연구는 다음과 같은 네가지 특징을 가정하고 있다. 첫째, 각 서비스에 대한 수요는 타경쟁자의 수요에 의해 영향을 받는다. 둘째, 새로운 경쟁자의 시장 진입으로 인해 발생하는 충격은 기존의 서비스와 새로운 서비스의 확산 속도를 동시에 가속화시킨다. 셋째, 경쟁 충격은 기존의 모형에서 반영이 불가능했던 마케팅 변수들의 영향을 포괄적으로 함축하고 있다. 넷째, 이러한 충격의 영향은 시간이 지남에 따라 감쇄한다. 즉, 본 연구는 '경쟁 충격 확산 모형'이란 이름의 수요 예측 모형을 제시하는 바이다.
우리는 Out-of-sample 추정을 통해 모형을 실증적으로 검증하였으며, 타모델들(즉, 로지스틱 모형, Lotka-Volterra 모형, Bass 모형, Mahajan, Sharma, and Buzzell 모형, Parker and Gatignon 모형)과 비교 분석하여 모델의 우수성을 보여주였다. 예측에 대한 성과는 이 분야에서 널리 쓰이는 MAD, MAPE 척도와 Encompassing Test 를 통해 측정하였다.
모델의 예측력에 대한 실증적 검증을 위해, 1998 년 1 월부터 2005 년 10 월까지의 셀룰러와 PCS 의 월별 누적가입자수를 이용하였다.
첫번째 테스트에서는 경쟁 충격의 효과를 측정하기 위해 비교적 짧은 기간인 1998 년 1 월부터 2000 년 12 월까지의 데이터를 이용하였으며, 마지막 6 개의 데이터(2000 년 7 월부터 2000 년 12 월까지)는 Out-of-Sample 로 실제치와 예측치를 비교하기 위해 사용되었다.
두번째 테스트에서는 모델의 보편적인 예측력을 검증하기 위해, 비교적 경쟁효과가 많이 감쇄되었을 것이라는 사실을 고려할 수 있는 기간인 1998 년 1 월부터 2005 년 10 월까지의 데이터를 이용하였다. 역시 마지막 6 개의 데이터(2005년 5 월부터2005 년 10 월까지)가 Out-of-Sample 로 쓰였다.
