Asymmetric Wholesale Pricing: Theory and Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Asymmetric pricing or asymmetric price adjustment is the phenomenon where prices rise more readily than they fall. We offer and provide empirical support for a new theory of asymmetric pricing in wholesale prices. Wholesale prices may adjust asymmetrically in the small but symmetrically in the large, when retailers face cost of price adjustment. Such retailers will not adjust prices for small changes in their costs. Manufacturers then see a region of inelastic demand where small wholesale price changes do not translate into commensurate retail price changes. The implication is asymmetric—a small wholesale price increase is more profitable because manufacturers will not lose customers from higher retail prices; yet, a small decrease is less profitable, because it will not lower retail prices; hence, there is no extra revenue from greater sales. For larger changes, this asymmetry in the behavior of wholesale price vanishes as the price adjustment cost is compensated by the increase in retailers’ revenue resulting from correspondingly large retail price changes. We present a formal economic model of a channel with forward-looking retailers and cost of price adjustment, test the derived propositions on the behavior of manufacturer prices using a large supermarket scanner data set, and find that the results are consistent with the predictions of our theory. We then discuss the implications for asymmetric pricing, channels, and cost of price adjustment literatures, as well as public policy.
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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 | 0,010 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».