주석
1) Single-source 패널 데이터이므로 개별적 (disaggregate)이며 패널별 실제 광고 노출횟수가 데이터에 포함되어 있다.
2) 기존의 일단계 브랜드 선택모형은 고려상표군형성을 고려하지 않은 multinomial logit model을 지칭한다. 이 모델은 제품군 내의 브랜드를 모두 고려한다는 가정하에 각각의 브랜드를 선택할 확률을 모형화하는 것이다.
3) Elrod & Keane(1995)과 Erdem(1 996)은 브랜드의 고유한 절편을 브랜드의 고유한 품질로 해석하고 요인분석을 통해서 속성수준과 속성의 중요도로 분해한(decompose)바 있다. 그들의 해석을 따라서, 소비자는 품질과 가격을 보상적인(compensatory) 방식으로 비교함으로써 브랜드를 평가 선택한다고 가정했다.
4) 초기 61주간의 구매자료로부터 소비자의 브랜드별 구매가 ph를 확률벡터로 하는 다항분포를 따른다는 가정 하에 ph의 선험분포인 Dirichlet분포의 모수를 추정한 후 나머지 51주간 새로운 구매가 일어날 때마다 Bayes rule에 따라 수정한 사후 확률을 선호도의 측정치로 사용(Siddarth, Bucklin & Morrison 1995).
5) MCI모델의 경우 변수가 0이란 값을 가질 수 없기 때문에 Cooper & Nakanishi(1988)가 제안한 zeta-score로 변환하여 변수의 값을 정함.
6) BIC=LL-(p/2)*ln(N), p는 모수의 개수, N은 총 자료의 수(observations).
7) 가격민감도의 측정치로 패널별 가격반응모수에 -1을 곱한 값을 사용했다.
8) 패널별 평균 엔트로피는 셈플크기를 Th로 하는 평균으로 측정했기 때문에 OLS를 적용할 경우 등분산성 가정에 위배된다. 따라서 weight를 (Th)1/2로하는 WL S를 적용했다(Johnston, 1991, p293-298).
9) Mitra & Lynch(1995)의 실험연구에서는 외생변인을 통제하기 위해 인지도가 거의 없는 브랜드만을 포함했고(고려상표군의 크기가 0에 가까운 상태), 실험집단의 피실험자 모두 동일한 수준의 브랜드 광고에 노출됐기 때문에 광고의 직접적인 영향은 고려상표군의 크기를 증가시키는 것으로 가정하였다. 그러나 실제 구매상황에서는 브랜드별 인지도에 차이가 있고, 브랜드별 광고량에도 차이가 있기 때문에, 엔트로피로 추정한 고려상표군의 크기는 증가 혹은 감소할 수 있다.