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Enregistrement W2295579927 · doi:10.14288/1.0066476

Three essays on automobile pricing

2008· article· en· W2295579927 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaohua Zeng

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In North America, automobile prices are largely determined through negotiation. Recognizing that some consumers have a strong aversion to negotiation, some manufacturers and dealers are now offering consumers the option of buying cars at a “no-haggle”, or fixed price. This dissertation consists of three essays which address how a fixed price alternative impacts both consumer behavior and firm strategies. The first essay explores the conditions under which a dealer would simultaneously offer a “no-haggle” Internet price and a negotiable price on the lot (which we term a dual-channel), and studies the marketing strategies adopted under this structure. We use consumer haggling cost as a key to understanding a dealer’s choice of pricing strategy. We find that a dual-channel is optimal for the dealer when there is sufficient diversity in consumer haggling cost. We also find that it is optimal for a dealer to specify a higher-than-cost “minimum acceptable price” to the salesperson as a price floor for negotiations. Surprisingly, a dual-channel may serve fewer customers while still being more profitable than a single channel structure. The second essay examines the competitive implications of a no-haggle pricing policy. By using Toyota’s fixed pricing policy in Canada as a natural experiment, we explore the impact of such a strategy on the prices and sales of Toyota and that of its close competitor, Honda. We find that the program has had important competitive consequences. While prices of both Toyota and Honda were higher in provinces with the program, there was an increase in Honda’s sales but with no effect on the sales of Toyota. The third essay determines the impact of a consumer’s bargaining behavior and information she collects on the final price paid. Using an extensive dataset, we find that a consumer’s negotiation skill and attitude toward negotiating significantly influences the negotiation outcome. In particular, consumers that enjoy negotiating have a greater propensity to search for price information which then allows them to obtain a better deal. In addition, we find that, while Internet users pay a lower price, the savings depend on the type of information collected by the buyer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,159 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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