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Enregistrement W1996584094 · doi:10.1111/j.1911-3838.2012.00039.x

Timing of Sale, Pricing, and Cost Information: Evidence from the Airline Industry*

2012· article· en· W1996584094 sur OpenAlexaffvenue
Sylvia H. Hsu, Johnny Jiung‐Yee Lee

Notice bibliographique

RevueAccounting Perspectives · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarginal costEconomicsAverage cost pricingVariable pricingSample (material)MicroeconomicsSearch costDynamic pricingRational pricingPricing scheduleImplicit costTotal costEconometricsCapital asset pricing model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines the association between when an airline sells its passenger seats and the pricing method (marginal cost or full cost) it employs. Prior literature suggests that when firms are able to change prices during the selling period, the optimality of full cost pricing or marginal cost pricing depends on when demand information is revealed during the period between capacity commitment decisions and time of sale. Full cost‐based pricing is appropriate in determining capacity commitment and prices simultaneously, while marginal cost provides more relevant information for pricing when capacity has been committed. Using the price and cost data from a sample of four U.S. domestic airlines, we find that full cost explains price variations of first‐day sales robustly. The adjusted R 2 of the marginal cost pricing model is larger in the sample of sales two days prior to departure than in the sample of first‐day sales. In the analysis of the sample of sales two days prior to departure, we find that, based on the adjusted R 2 of the full cost pricing and marginal cost pricing models, the explanatory power of marginal cost pricing is relatively weaker than full cost pricing. Our results document the use of different cost information along the dynamic change of price and provide implications in understanding the role of cost information in setting prices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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