SuperAPI AI 工具集

mksc-theory-development

写作与研究

查看项目

更新于 10-15 20:09

技能介绍

用途:当营销现象尚无正式模型、机制仅停留在文字描述、结构模型缺少识别论证,或分析模型缺少比较静态与可检验预测时,用该技能构建 Marketing Science 意义上的“理论”,即数学模型。

主要能力:一是分析式(博弈论)模型,需写明参与者(企业、消费者、平台)、行动空间、信息结构、时序与收益,求解纳什/子博弈完美/贝叶斯均衡并处理存在性与唯一性,推导价格、广告、利润等随参数变化的比较静态,突出反直觉结论。二是结构计量模型,需写出需求模型(随机系数/BLP logit、嵌套 logit、动态离散选择)及供给或均衡条件(FOC、定价博弈),说明效用、状态转移与企业目标的微观基础,并在估计前明确识别论证:哪些矩条件或工具变量(成本移动因子、BLP 工具、排除限制、面板变异、实验/断点)识别偏好、动态与供给参数及其外生性,同时预先定义模型要模拟的反事实。三是连接简约式或行为证据,将实验、调查、简约式结果作为假设动机、识别变异来源或机制验证。

使用方式:作为可执行的审查流程,先锁定需求/供给机制、证据拟合与反事实决策边际,再判断稿件是否回应量化营销审稿人。需分别命名构念、机制、边界条件与可证伪含义,避免文献综述冒充理论;返回 claim/evidence/risk/manuscript location 台账,便于后续编辑。

适用场景:Marketing Science 稿件理论部分;分析模型或结构模型开发;识别论证与反事实设计。

限制:资料未提供具体安装命令、代码示例、收费与平台信息;停止条件要求先检查资源/官方来源映射中的易变规则,并针对最大风险给出一个具体修改,否则不给出可投稿建议。后续步骤为 mksc-literature-positioning 与 mksc-methods。