Study on the Price Formation Mechanism of Art Auctions from the Perspective of Behavioral Economics: The Influence of Anchoring Effect and Endowment Effect
Notice bibliographique
Résumé
The art market is both unique and subjective. Particularly in art auctions, transaction prices not only reflect the value of the artwork but are also influenced by the psychological factors of the bidders. This paper systematically examines how the anchoring effect and endowment effect, as described in behavioral economics, contribute to high transaction prices in art auctions. The research focuses on traditional Chinese paintings, Impressionist works, and contemporary art, with data sourced from major art trading platforms such as Artron.net, Christie’s, and Sotheby’s. The results indicate that the anchoring effect significantly influences bidders’ offers through prior auction prices or pre-sale estimates, with this effect being more pronounced when the time between auctions is short. The endowment effect reveals that bidders assign greater psychological value to their preferred artworks, making them willing to pay higher prices. Overall, these behavioral biases notably impact the market pricing of artworks, driving auction prices higher. This study integrates behavioral economics, art management, and statistical analysis to offer practical recommendations for auction houses to optimize bidding strategies, for buyers and sellers to make informed decisions, and for market regulators to develop effective policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».