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type: paper
slug: jae-young-choi-2008-mobile-tv-ex-ante
title: Ex-ante Simulation of Mobile TV Market Based on Consumers' Preference Data
authors:
  - '[[jae-young-choi]]'
  - '[[daeyoung-koh]]'
  - '[[jongsulee]]'
year: 2008
venue: '[[technological-forecasting-and-social-change]]'
volume: '75'
issue: '7'
pages: 1043-1053
doi: 10.1016/j.techfore.2007.10.001
categories:
  - '[[ict-policy]]'
methods:
  - '[[bayesian-mixed-logit]]'
  - '[[conjoint-analysis]]'
  - '[[market-share-simulation]]'
themes:
  - '[[mobile-tv]]'
  - '[[ex-ante-policy-simulation]]'
  - '[[willingness-to-pay]]'
  - '[[conjoint-diffusion-framework]]'
  - '[[s-dmb]]'
  - '[[t-dmb]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
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# Ex-ante Simulation of Mobile TV Market Based on Consumers' Preference Data

*[[jae-young-choi]], [[daeyoung-koh]], [[jongsulee]] (2008)* · [[technological-forecasting-and-social-change]] 75(7):1043-1053 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.techfore.2007.10.001)

> 한국 mobile TV 시장 (S-DMB vs T-DMB) 의 *상용 서비스 출시 이전* (2004년 5월) stated-preference conjoint 설문 1,000 명을 [[bayesian-mixed-logit]] 으로 분석. 6 attribute (subscription, media quality, mobility, coverage, channels, ads) 중 *subscription rate RI 45.0% + media quality RI 31.4%* 가 dominant. 시뮬레이션 결과 T-DMB ≈ 75.05% / S-DMB ≈ 24.95% 점유율 예측 — 2006 년 실제 가입자 (T-DMB 1.8M vs S-DMB 0.9M, 비율 2:1) 와 일치. Median WTP for HD media quality = 17,804 won/월 (\$15.13).

- **RQ**: 상용 서비스 출시 *이전* stated-preference 만으로 mobile TV 시장 점유율을 정확히 예측 가능한가? S-DMB 와 T-DMB 의 핵심 차별화 attribute 는 무엇이며 marginal WTP 는 얼마인가?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]] (6 attribute, 216 → 16 fractional factorial, 4 sub-set), [[bayesian-mixed-logit]] (Gibbs sampling 20,000 iteration, burn-in 10,000), [[market-share-simulation]], 시장 점유율 elasticity 계산
- **데이터**: 한국 서울 stated-preference 설문 1,000 명 (20-60 세, Dongseo Research, 4 district stratified random sampling, 2004 년 5 월) + 2006 년 실제 가입자 데이터 (ex-post 검증용)
- **주요 발견**: (1) Attribute RI: subscription rate 45.0% > media quality 31.4% > channels 16.0% > coverage 6.5% > ads 0.8% > mobility 0.3%. (2) Median WTP for HD = 17,804 won/월 ≈ \$15.13. (3) T-DMB 점유율 예측 75.05%, S-DMB 24.95% — 2006 년 실제 (T-DMB 1.8M / S-DMB 0.9M, 2:1) 와 일치. (4) Elasticity: S-DMB price -0.36, coverage rate T-DMB 2.88 / S-DMB 1.18.
- **시사점**: *Ex-ante simulation* 으로 사업자·정책결정자의 출시 전 의사결정 지원 가능. S-DMB 가 가격 인하 (13,000→9,000 won) 로 얻는 점유율은 +2.75%p 에 불과 — 가격 전략보다 *광고 시간 단축 (16.3%p) · 채널 증설 (13.7%p) · T-DMB coverage 약화* 가 더 효과적.

![Conjoint card 예시: 4 alternative × 6 attribute (channels, mobility, media quality, coverage, ads, subscription) 의 ranking 응답 형식. 동일 응답자가 ranking 으로 답해 sample efficiency 확보.](/papers/200809_ChoiJ_Ex_ante_simulation_of_mobile_TV_market_based_on_consumers_preference_data/fig1.jpeg)

## 요약

이 paper 는 [[jongsulee]] 의 *1 기 (방법론 확립기 — Bayesian DCM + market simulation)* 의 대표 사례로 author page anchor 의 [[conjoint-diffusion-framework]] 분류에 위치 (paper #2.6). 2005-2006 년 한국이 *세계 최초 mobile TV 상용화* (T-DMB 무료 지상파, S-DMB 13,000 won 위성 유료) 시점에 *출시 전* stated-preference 만으로 시장 점유율을 예측한 ex-ante 시뮬레이션. Train & Sonnier (2003) 의 mixed logit 정착 + log-normal/normal-censored attribute 분포 (preference direction 사전 정보 반영) + Bayesian Gibbs sampling 의 표준 도구 정립.

방법은 [[bayesian-mixed-logit]] 에서 attribute 별 coefficient $\beta_n$ 의 분포를 미리 *log-normal* (모든 소비자가 좋아하거나 싫어하는 attribute) 또는 *normal-censored* (일부 소비자가 무관심) 로 설정 — Train & Sonnier 제안의 attribute-specific bounded distribution. 20,000 Gibbs draws 중 처음 10,000 burn-in 폐기, 나머지에서 매 10번째 draw 만 보존 → 1,000 개 b 추정값으로 conditional distribution 도출. Ranking response 의 likelihood: $L(r_n|\beta_n) = \prod_t \prod_j e^{C(\beta_n)' x_{jt}} / \sum_k e^{C(\beta_n)' x_{kt}}$.

결과: T-DMB 가 S-DMB 대비 약 *3:1* 우위를 차지할 것으로 예측. 이유 분석 — T-DMB 는 *무료 (subscription 0 won) + 동등 mobility + 동등 SD 화질* 이라 13,000 won 의 가격 차이가 비례적으로 압도. Ex-post 검증: 2006 년 11 월 실제 가입자 T-DMB 1.8M vs S-DMB 0.9M = 2:1 ratio, ETRI 의 2009 년 예측 (T-DMB 6.8M vs S-DMB 3.5M) 과도 일치. *Stated-preference 의 외부 타당성* 비판에 대한 강력한 empirical 반박 — 단순 설문만으로도 실제 시장 동학을 capture 가능. Scenario simulation 추가: S-DMB 의 가격 인하 (13,000→9,000 won) 가 점유율을 +2.75%p 만 증가시키지만, 광고 0 분 (-2.75%p) 은 +16.3%p, 18 채널 추가는 +13.7%p, T-DMB coverage 100→60% 하락은 +20.25%p — *가격 외 attribute 의 marginal effect 가 가격보다 크다*. Elasticity 분석: subscription rate -0.36 (S-DMB), coverage rate 2.88 (T-DMB) — coverage 가 가장 inelastic 하지 않음.

## 핵심 결과

Mixed logit attribute 별 transformed mean coefficient + 평균 relative importance + median MWTP:

| Attribute | Mean β | RI (%) | Median MWTP (won/월) | MWTP (\$/월) |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Subscription rate | -0.3311** | 45.02 | — | — |
| Media quality (HD vs SD) | +0.3372** | 31.37 | 17,804.3 | 15.13 |
| Number of channels (per ch) | +0.0179** | 16.01 | 154.4 | 0.131 |
| Coverage rate (per %) | +0.0407** | 6.49 | 83.3 | 0.071 |
| Number of advertisements (per ad/hr) | -0.0067** | 0.83 | -290.7 | -0.247 |
| Mobility (mobile vs immobile) | +0.0011** | 0.29 | 147.3 | 0.125 |

**시장 점유율 예측 vs 실제 (S-DMB / T-DMB 2-alternative)**:

| Service | 예측 점유율 (모형) | 2006 년 11 월 실제 가입자 | 비율 (예측 : 실제) |
|---|---:|---:|---|
| T-DMB | 75.05% | 1,800,000 | 일치 |
| S-DMB | 24.95% | 900,000 | 일치 (≈ 2:1) |

**Scenario simulation (점유율 변화 from S-DMB 관점)**: 가격 13,000→9,000 won +2.75%p / 광고 시간 0 분 +16.3%p / 채널 +18 +13.7%p / T-DMB coverage 100→60% +20.25%p.

\*\* p<0.01. N=1,000 응답자, 16 alternative cards in 4 sub-sets.

## 방법론 노트

[[bayesian-mixed-logit]] 의 핵심 design 결정: attribute 별 coefficient 분포를 사전 정보로 *constrained shape* 부여. Subscription rate · ads (모두 싫어함) → log-normal bounded above by zero, media quality · channels · coverage · mobility (모두 좋아함) → log-normal bounded below by zero. 이는 표본 한계 + ranking response 만으로 모든 분포를 자유롭게 추정할 때 발생하는 sign 불안정성을 회피.

핵심 식 (random utility specification):

$$
U_{njt} = \beta_n' x_{jt} + \varepsilon_{njt} = \beta_{\text{price},n}' x_{\text{price},jt} + \beta_{z_n}' z_{jt} + \varepsilon_{njt}
$$

여기서 $\beta_n \sim N(b, W)$ — multivariate normal, $C(\beta_n)$ 는 distribution transformation (log-normal 또는 censored normal). 추정은 Gibbs sampling 20,000 iteration (burn-in 10,000). Ranking likelihood:

$$
L(r_n|\beta_n) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{C(\beta_n)' x_{jt}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{C(\beta_n)' x_{kt}}}
$$

Median MWTP 는 $-\partial U / \partial z \div \partial U / \partial p$ 의 ratio distribution 의 median. Market share simulation: $P_j = (1/N) \sum_n I(U_{nj} > U_{ni} \forall i \neq j)$ — 각 응답자의 simulated utility 비교로 점유율 계산. *외부 타당성* 검증은 실제 가입자 데이터로의 사후 비교.

## 연구 계보

본 paper 는 (i) Train (2003) *Cambridge UP* 의 mixed logit + simulation 표준 텍스트, (ii) Train & Sonnier (2003) *UC Berkeley WP* 의 bounded distribution 의 attribute-specific 형태 지정, (iii) Layton (2000) *JEEM* 의 random coefficient stated preference 설계, (iv) Roe, Boyle, Teisl (1996) *JEEM* 의 conjoint 기반 compensating variation 추정, (v) Y. Kim, [[jeongdonglee]], Y. Park (2006) *IJIO* 의 한국 mobile telecom switching cost — 5 갈래의 합류점. [[jongsulee]] author page anchor 의 *1 기 방법론 확립기* 라인에서 Bayesian DCM + market simulation 의 표준화 작업. [[jongsulee]] 의 후속 [[jae-young-choi-2013-tablet-pc-bayesian-mixed-logit]] 과 함께 *Bayesian mixed logit + market share simulation* 의 sibling. 한국 mobile telecom DCM cluster 에서 Ahn, J. Lee, [[jeongdonglee]], T.Y. Kim (2006) *ETRI Journal* (wireless LAN + mobile internet) 와 자매 작업.

## See also

- [[jongsulee]]
- [[jae-young-choi]]
- [[daeyoung-koh]]
- [[bayesian-mixed-logit]]
- [[conjoint-analysis]]
- [[mixed-logit]]
- [[market-share-simulation]]
- [[ex-ante-policy-simulation]]
- [[conjoint-diffusion-framework]]
- [[willingness-to-pay]]
- [[mobile-tv]]
- [[s-dmb]]
- [[t-dmb]]
- [[technological-forecasting-and-social-change]]
- [[jae-young-choi-2013-tablet-pc-bayesian-mixed-logit]]
- [[jae-young-choi-2013-strategic-new-products-segmentation]]