Price negotiation in differentiated product markets: An analysis of the market for insured mortgages in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In many differentiated product markets prices are determined through a negotiation process between buyers and sellers. Sellers post a price, but consumers may be able to negotiate a discount. The extent to which sellers negotiate may depend on consumer characteristics; ignoring the actual pricing mechanism can lead to an incomplete and biased analysis. Moreover, discounting is an important form of price discrimination, and therefore an interesting phenomenon worth measuring and understanding. Despite its prevalence, this form of pricing has been largely ignored by researchers studying market power in differentiated products markets. We analyze detailed transaction-level data on a large set of approved mortgages in Canada between 1992 and 2004 and administered by either the Canadian Mortgage and Housing Corporation or Genworth Financial. These data provide information on features of the mortgage, household characteristics (including place of residence), and market-level characteristics. The richness of these consumer data in combination with lender-level location data (MicroMedia ProQuest) allow us to empirically examine the functioning of this important market. We propose a model of bank choice and price negotiation that incorporates three key features of the market: differentiated services, heterogeneous bank valuations of consumers, and search costs. More generally, our goal is to build and estimate a tractable empirical model to analyze differentiated markets in which prices are negotiated rather than posted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».