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Enregistrement W2264864103

The Impact of Electronic Commerce on Competition in the Retail Brokerage Industry

2004· article· en· W2264864103 sur OpenAlexaff
Yannis Bakos, Henry C. Lucas, Wonseok Oh, Gary Simon, Siva Viswanathan, Bruce W. Weber

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStylized factBusinessCompetition (biology)Industrial organizationDominance (genetics)Quality (philosophy)Profit (economics)Order (exchange)PurchasingEmpirical researchMarketingEconomicsMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the impact of e-commerce on markets where established firms face competition from Internet-based entrants with focused offerings. In particular, we study the retail brokerage sector where the growth of online brokerages and the availability of alternate sources of information and research services have challenged the dominance of traditional brokerages. We develop a stylized game-theoretic model to analyze the impact of competition between an incumbent full-service brokerage firm with a bundled offering of research services and trade execution and an online entrant offering just trade execution. We find that as consumers' willingness-to-pay for research declines, the incumbent finds it optimal to unbundle its offering when competing with the online entrant. We also find that the online entrant chooses a lower quality of trade execution when faced with direct competition from the incumbent's unbundled offering. The analytical model motivates a unique field experiment placing actual simultaneous trades with traditional full-service and online brokers, to compare order handling practices and the quality of trade execution. In keeping with our analytical results, our empirical findings show a significant difference in the quality of execution between online brokerages and their full-service counterparts. We discuss the relevance of our findings for quality differentiation, price convergence and profit decline in a variety of markets where traditional incumbents are faced with changes in the competitive landscape as a result of e-commerce.

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)0,000
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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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