BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Bernardelli Michał (Warsaw School of Economics, Poland)
Tytuł
Predicting Hourly Internet Traffic in the RTB System - Panel Approach
Źródło
Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych / Szkoła Główna Handlowa, 2017, nr 47, s. 11-25, tab., wykr., bibliogr. 8 poz.
Tytuł własny numeru
Modelowanie danych panelowych : teoria i praktyka : VI Krajowa Konferencja
Słowa kluczowe
Dane panelowe, Internet, Estymatory, Ekonometria
Panel data, Internet, Estimators, Econometrics
Uwagi
Classification JEL : C13, C23, C5
streszcz,m summ.
Abstrakt
Celem tego artykułu jest przedstawienie metody pozwalającej na kontrolę kosztów w systemie RTB, związanych z ruchem zapytań internetowych. Godzinowe limity wydatków są wyznaczane na podstawie historycznych danych. Takie podejście pozwala na rozłożenie kosztów na cały dzień, zamiast wydawania ich od razu na początku dnia. W celu poprawienia dokładności proponowana metoda uwzględnia panelowy model ekonometryczny, w którym godziny są panelami. Wyniki są oceniane na podstawie testów porównawczych pomiędzy modelem panelowym (model z efektami stałymi) i modelem opartym o szereg czasowy (estymator metody najmniejszych kwadratów). Okazuje się, że w większości przypadków metoda panelowa daje dokładniejsze prognozy. (abstrakt oryginalny)

The aim of this article is to provide a method allowing to control the costs in the real time bidding system related with the bid request traffic. Hourly limits of expenses are predicted based on the historical data. This approach allows to diversify the costs through the whole day, instead spending them immediately at the beginning of the day. To improve the accuracy, a proposed method includes a panel econometric model, where hours are panels. Results are evaluated on the basis of off-line comparison tests between the panel (fixed effects estimator) and non-panel model (ordinary least squares estimator). It turns out, that in most cases the panel method gives more accurate predictions(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Baltagi B. H., Bresson G., Pirotte A. (2003), Fixed Effects, Random Effects or Hausman-Taylor? A Pretest Estimator, "Economics Letters" 79, 361-369.
  2. Bernardelli M. (2015), Cheater Detection in Real Time Bidding System - Panel Approach,"Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH", No. 39, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa, 11-23.
  3. Cisco Visual Networking Index (2013). Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2012-2017, www.cisco.com.
  4. Hsiao Ch. (2003), Analysis of Panel Data, Cambridge University Press, New York.
  5. Lee K. C., Jalali A., Dasdan A. (2013), Real Time Bid Optimization with Smooth Budget Delivery in Online Advertising. Proceedings of the Seventh International Workshop on Data Mining for Online Advertising (ADKDD '13). ACM, New York, 1-9.
  6. Lee K. C., Orten B., Dasdan A., Li W. (2012), Estimating Conversion Rate in Display Advertising from Past Erformance Data, Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Beijing.
  7. Perlich C., Dalessandro B., Hook R., Stitelman O., Raeder T., Provost F. (2012), Bid Optimizing and Inventory Scoring in Targeted Online Advertising, Proceedings of the 18th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Beijing.
  8. Wooldridge J. M. (2013), Introductory Econometrics: A Modern Approach, South- Western.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1232-4671
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu