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Enregistrement W3139086896

The Effects of Competitive Reserve Prices in Online Auctions

2018· article· en· W3139086896 sur OpenAlexaff
Jidong Han, Chun Qiu, Peter T. L. Popkowski Leszczyc

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAuction Theory and Applications
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionCompetition (biology)Competitor analysisMicroeconomicsDutch auctionAuction theoryReservation priceReverse auctionEnglish auctionEconomicsForward auctionUnique bid auctionRevenue equivalenceBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This paper investigates how competition among online auction sellers influences the setting of both open and secret reserve prices, thereby affecting auction outcome. Design/methodology/approach: Using a dataset collected from eBay consisting of 787 identical product auctions the authors propose three empirical models. Model one simultaneously estimates the effects of auction competition on a seller’s own open and secret reserve price strategies; model two estimates the effects of auction competition on bidder participation; and model three estimates the direct and indirect effects of auction competition on selling price. Findings: Competition among sellers is central to shaping sellers’ reserve price strategies. When there are more concurrent auctions for identical items, sellers tend to specify a low open reserve and are less likely to set a secret reserve. Sellers are strongly influenced by competitors’ reserve price strategies, and tend to follow competition. Finally, auction competition and competitive reserve price strategies influence both bidder entry and selling prices. Practical implications: This research has important implications for both sellers and bidders. It highlights the importance for sellers to adapt their reserve price strategies in light of their competitors’ reserve price strategies and offers implications for bidders regarding auction selection. An auction with low starting bid does not necessarily lead to a lower selling price as it attracts more bidders. Originality/Value: This paper focuses on competition among auction sellers, whereas previous literature has focused on competition among bidders. This paper is the first to study the impact of competing reserve prices in auctions.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
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