Interchange fee rate, merchant discount rate, and retail price in a credit card network: A game‐theoretic analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We consider two game‐theoretic settings to determine the optimal values of an issuer's interchange fee rate, an acquirer's merchant discount rate, and a merchant's retail price in a credit card network. In the first setting, we investigate a two‐stage game problem in which the issuer and the acquirer first negotiate the interchange fee rate, and the acquirer and the retailer then determine their merchant discount rate and retail price, respectively. In the second setting, motivated by the recent US bill “H.R. 2695,” we develop a three‐player cooperative game in which the issuer, the acquirer, and the merchant form a grand coalition and bargain over the interchange fee rate and the merchant discount rate. Following the cooperative game, the retailer makes its retail pricing decision. We derive both the Shapley value‐ and the nucleolus‐characterized, and globally‐optimal unique rates for the grand coalition. Comparing the two game settings, we find that the participation of the merchant in the negotiation process can result in the reduction of both rates. Moreover, the stability of the grand coalition in the cooperative game setting may require that the merchant should delegate the credit card business only to the issuer and the acquirer with sufficiently low operation costs. We also show that the grand coalition is more likely to be stable and the U.S. bill “H.R. 2695” is thus more effective, if the degree of division of labor in the credit card network is higher as the merchant, acquirer, and issuer are more specialized in the retailing, acquiring, and issuing operations, respectively. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle