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Enregistrement W3125528086 · doi:10.1287/mnsc.2017.2889

How Does Advertising Depend on Competition? Evidence from U.S. Brewing

2018· article· en· W3125528086 sur OpenAlexaff
Ambarish Chandra, Matthew Weinberg

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingCompetition (biology)Market concentrationExploitEndogeneityMarket shareIndex (typography)Herfindahl indexBrewingMillerEmpirical evidenceAffect (linguistics)EconomicsBusinessMarketingMarket structureEconometricsMicroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between market structure and advertising has been extensively studied, but has generated sharply opposing theoretical predictions, as well as inconclusive empirical findings, likely because of severe endogeneity concerns. We exploit the 2008 merger of Miller and Coors in the U.S. brewing industry to examine how changes in local concentration affect firms’ advertising behavior. Well-established regional preferences over beer brands, and the sharp increase in concentration from the merger, make this an excellent setting to analyze this question. We find a significant positive effect of local market concentration on advertising expenditures: a 100-point increase in the Herfindahl–Hirschmann Index measure of concentration increases advertising per capita by about 5%. Our findings shed light on how and when firms choose to deploy advertising. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2889. This paper was accepted by Eric Anderson, marketing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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