AUKCE S PLATBOU ZA PŘÍHOZ - MODEL A DATA. Vojtěch Kuna ESF MUNI

Podobné dokumenty
Teorie her a ekonomické rozhodování. 11. Aukce

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

HOKEJOVÉ GÓLY. Michal Friesl. Katedra matematiky & NTIS Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni. Robust 2018, Rybník

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Teorie her a ekonomické rozhodování. 9. Modely nedokonalých trhů

Teorie her a ekonomické rozhodování. 7. Hry s neúplnou informací

Formování cen na trzích výrobních faktorů

Teorie her a ekonomické rozhodování. 4. Hry v rozvinutém tvaru

Číselné charakteristiky

4EK211 Základy ekonometrie

KGG/STG Statistika pro geografy

9b. Agregátní poptávka I: slide 0

Rovnováha trhu zboží a služeb a křivka IS

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Normální rozložení a odvozená rozložení

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Normální (Gaussovo) rozdělení

Mikroekonomie 1 -TOMÁŠ VOLEK (Prezentace 6) 1

Základy ekonometrie. XI. Vektorové autoregresní modely. Základy ekonometrie (ZAEK) XI. VAR modely Podzim / 28

Stav a možná implementace DRG v zásadních otázkách

Všeobecná rovnováha 1 Statistický pohled

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

Národní hospodářství poptávka a nabídka

Úvod. Kapitál (kapitálový statek) vstup. Q=f(L,K)

18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1

Úvod do teorie her

8. Normální rozdělení

Analýza dat na PC I.

Teorie her a ekonomické rozhodování 5. Opakované hry

KGG/STG Statistika pro geografy

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Užitek. Obsah. Kardinalistický přístup. Užitek. Kardinalistická teorie. Ordinalistická teorie. Užitekje. 2 teorie 1.Kardinalistická teorie-užitek.

Téma č. 2: Rovnovážný výstup hospodářství

Užitek. Obsah. Kardinalistický přístup. Užitek. Kardinalistická teorie. Ordinalistická teorie

Statistika. Teorie odhadu statistická indukce. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

Normální (Gaussovo) rozdělení

Metodický list č. 2. Metodický list pro 2. soustředění kombinovaného Mgr. studia předmětu. Makroekonomie II (Mgr.) LS

Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Základy ekonomie. Petr Musil:

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

Jednofaktorová analýza rozptylu

AVDAT Nelineární regresní model

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

Téma č. 2: Trh, nabídka, poptávka

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

Intervalové Odhady Parametrů

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

naopak více variant odpovědí, bude otázka hodnocena jako nesprávně zodpovězená.

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

Fluktuace termodynamických veličin

ROVNOVÁHA. 5. Jak by se změnila účinnost fiskální politiky, pokud by spotřeba kromě důchodu závisela i na úrokové sazbě?

Preference Jan Čadil FNH VŠE 2014

Metodický list pro druhé soustředění kombinovaného Bc. studia předmětu B_MiE_B, Mikroekonomie B Název tematického celku: Mikroekonomie B druhý blok

Statistická analýza jednorozměrných dat

Detekce interakčních sil v proudu vozidel

Odhady Parametrů Lineární Regrese

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

Ing. Alena Šafrová Drášilová

4EK211 Základy ekonometrie

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

Vlastnosti odhadů ukazatelů způsobilosti

Regresní analýza 1. Regresní analýza

MAKROEKONOMIE. Blok č. 4: SPOTŘEBA

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Makroekonomie. Bankovní institut vysoká škola magisterské kombinované studium zimní semestr 2015/16. Metodický list č. 2

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

ROZDĚLENÍ SPOJITÝCH NÁHODNÝCH VELIČIN

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

Testování statistických hypotéz

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Registrace nových vozidel v ČR

Základy ekonomie II. Téma č. 3: Modely ekonomické rovnováhy Petr Musil

Modely oligopolu. I. Dokonalý trh II. Nedokonalý trh 1. Modely oligopolu. Dokonalý trh. Nedokonalý trh

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

IBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics

ÚVOD. Dokonalé informace známe všechny možné stavy světa Nereálné

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Role experimentu ve vědecké metodě

Osnova přednášky: Ekonomická teorie a modely Klasická teorie a její východiska Obecný klasický model Odvození klasické AS a AD Shrnutí Příští týden

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

ZÁTĚŽOVÉ TESTY BANKOVNÍHO SEKTORU ČR LISTOPAD. Samostatný odbor finanční stability

pravděpodobnosti, popisné statistiky

5EN306 Aplikované kvantitativní metody I

LINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr

Transkript:

AUKCE S PLATBOU ZA PŘÍHOZ - MODEL A DATA Vojtěch Kuna ESF MUNI 31.10. 2013

aukce server Bonus.cz datový soubor a jeho vlastnosti teoretický model ekonometrický model odhad teoretického modelu

AUKCE S PLATBOU ZA PŘÍHOZ Swoopo (2005) 2009-112 US stránek, 20.000 unikátních hráčů týdně (Swoopo)

objeví se nová dražba zadaná provozovatelem aukce začíná na ceně 0 časovač odpočítává 30s do konce hráči mohou přihazovat - fixní částka (0,01 Kč) za každý příhoz fixní poplatek (8 Kč) nikdo nepřihodí - poslední získá věc za současnou cenu

rozdíl od klasických aukcí, kde platí všichni - výherce může zaplatit výrazně méně než poražený zisky pro provozovatele vyšší než v klasických typech aukcí (hlavně z poplatků za příhoz) snaha vysvětlit nadměrné zisky

BONUS.CZ 2009-2012 2010 největší český podobná implementace aukcí jako v zahraničí

DATOVÝ SOUBOR všechny ukončené aukce po vyčištění 55.000 aukcí (2009-2012)

ručně kategorizováno do 13 skupin kultura, zážitky, elektronika, spotřebiče, hry atd. dopočítán celkový počet příhozů celková cena a úspory vítěze odhad zisku prodejce průměrný poplatek za příhoz - asi 6,1 Kč

STATISTIKY DATOVÉHO SOUBORU

2009 07 2010 01 2010 07 2011 01 2011 07 2012 01 měsíc 2500 2000 počet 1500 1000 prihoz desetihaler haler koruna 500 0

100 2009 07 2010 01 2010 07 2011 01 2011 07 2012 01 měsíc průměrná marže [%] 50 0 prihoz desetihaler haler koruna 50

2009 07 2010 01 2010 07 2011 01 2011 07 2012 01 měsíc 5500 průměrná hodnota [Kč] 4500 3500 2500 1500 průměrný počet příhozů 1000 750 500 250

průměrné úspory [%] 2009 07 2010 01 2010 07 2011 01 2011 07 2012 01 měsíc 90 85 80 75 70 průměrné úspory [Kč] 4000 3000 2000

2009 07 2010 01 2010 07 2011 01 2011 07 2012 01 měsíc 2500 počet 2000 1500 1000 500 kategorie bony elektro hrackysport hrykonzole jidpit kosmetika kredit kultura moda ostatni spotrebice zazitky zlato 0

2009 07 2010 01 2010 07 2011 01 2011 07 2012 01 měsíc počet 4000 2000 typ adrenalin anonym bonyaklid kupseslevou limitnaprihoz prodej sprinter virtualnizlato 0

Konečná cena - střední hodnota (% hodnoty) Konečná cena - medián (% hodnoty) Hodnota zboží - střední hodnota Počet příhozů - střední hodnota Desetihaléřové a korunové aukce Haléřové aukce 258 Kč (7,7 %) 2,3 Kč (0,13 %) 68 Kč (2,7 %) 0,5 Kč (0,05 %) 4.121 Kč 2.027 Kč 802 233 Počet příhozů - medián 268 53 Celkové náklady - střední hodnota (% hodnoty) Úspory - střední hodnota (% hodnoty) Zisk - střední hodnota (% hodnoty) Zisk - medián (% hodnoty) Nejčastější kategorie (počet aukcí) 899 Kč (26,6 %) 409 Kč (25,2 %) 3.222 (73,4 %) 1.618 (74,8 %) 1.035 Kč (27,2 %) -603 Kč (-18,9 %) -354 Kč (-23,4 %) -525 Kč (-67,3 %) elektronika (4.061) zlato (19.547)

0 5000 10000 15000 20000 0 5000 10000 15000 Heuréková cena Doporučená cena

TEORETICKÝ MODEL Platt, Price, Tappen (2012) stejné, známé ocenění předmětu vysvětlení zisků bez odklonu od racionálních hráčů s dokonalými informacemi

ocenění v n hráčů užitková funkce u(w) z výplaty w stav aukce v každém okamžiku počet kol q vyhrávající hráč i {1,...,n}

cena p 0 = 0 po příhozu nové kolo zvýšení ceny o s korun v každém kole q (po q příhozech) p q = s q

(n - 1) hráčů se rozhoduje nikdo nepřihodí - konec aukce vítěz zaplatí p q někdo přihodí - zaplatí poplatek b stane se současným vyhrávajícím začíná nové kolo

rozhodování o q-tém příhozu: u(w - b) u(w + v - b - s q) u(w) hledáme symetrické rovnováhy vzhledem k podhrám strategie β q+1 [0,1]

základní varianta - rizikově neutrální hráči u(w)=w bereme danou strategii β q+1 (1 - β q+1 ) ( )!1 β n 1 = 1 µ q+1 q+1 β = 1 (1 µ ) n 1 pro q > 1 q q 1

indiference mezi příhozem a nepříhozem! w b + ( v s q) ( ) 1 µ = w q+1 zajistí jedinečnou rovnovážnou úroveň! µ q = 1- b v - s q -1 ( ) pro 1 < q Q, ostatní rovnováhy degenerovaný výsledek

nepodmíněná hustota pravděpodobnosti, že aukce skončí po q příhozech! f ( q) 1 µ q+1! q j=1 ( ) µ j = 1 µ 1 pokud q = 0 b v s q µ 1 q j=2 1 b v s j 1 ( ) pokud 1 q Q klesající v počtu příhozů

E Rev Q q=1 ( ) = b + s ( ) q f q ( ) přesně hodnota předmětu! ( ) = b ( v s ) 2 var Rev b + 2s rostoucí v poplatku za příhoz a hodnotě, klesající ve velikosti příhozu

obecnější tvar - s parametrem rizikové averze! u( w) = 1 e αw α CARA - zmizí nepozorované počáteční vybavení analogické odvození s indiferencí ( ) ( 1 µ ) 1 e α w+v sq b q+1 α α 1 e ( w b ) + µ q+1 α = 1 e αw α

µ = 1 eα b+s q 1 q! e αb e ( ) v α b+s( q 1) v! f ( q) 1 µ q+1! q j=1 ( ) µ j = ( ) v e αb 1 q 1 e α b+s j 1 e αb e α( b+sq v) e αb e j=1 α b+s ( j 1 ) v nový tvar pro riziko vyhledávající hráče zajímavé pro pokles ziskovosti

Vztah hráčů k riziku rizikově neutrální riziko vyhledávající rizikově averzní Průměrný počet příhozů E(f(q)) rostoucí v: hodnota předmětu v klesající v: poplatek za příhoz b velikost příhozu s rostoucí v: hodnota předmětu v klesající v: poplatek za příhoz b velikost příhozu s riziková averze α rostoucí v: hodnota předmětu v klesající v: poplatek za příhoz b velikost příhozu s riziková averze α Průměrný příjem E(rev) rostoucí v: hodnota předmětu v (vždy přesně v) rostoucí v: poplatek za příhoz b klesající v: velikost příhozu s riziková averze α rostoucí v: velikost příhozu s klesající v: poplatek za příhoz b riziková averze α Rozptyl příjmů var(rev) rostoucí v: hodnota předmětu v poplatek za příhoz b klesající v: velikost příhozu s - -

EKONOMETRICKÉ MODELY agregovaný pohled na celý soubor 3 modely - počet příhozů, úspory vítěze, zisk provozovatele vždy 5 specifikací a sledování robustnosti vlivu proměnných

nezávislé proměnné - obvyklá cena, dummy velikost příhozu, dummy pro typy aukcí, dummy pro kategorie zboží + druhé, třetí mocniny ceny a interakce mezi cenou a dummy pro příhoz

hlavní výsledky sedí předpovědi modelu počet příhozů rostoucí s hodnotou předmětu klesající s velikostí příhozu

zisk roste s hodnotou a klesá s velikostí příhozu to by neplatilo pro riziko neutrální - měl by být nezávislý ale přesně to, co model předpovídá pro hráče vyhledávající riziko příjmy z aukce rostou rychleji než cena užitek z rizika závisí na rozptylu výsledků

APLIKACE TEORETICKÉHO MODELU jednotlivé předměty (> 44 opakování) 53 předmětů celkem (asi 4.600 aukcí) srovnání teoretické a pozorované pravděpodobnosti nutné fixní paramtry

1. odhad modelu s danými parametry různé specifikace II. statistické testy pro shody rozdělení

Specifikace Hodnota Averze k riziku Základní z Heureky 0 Hodnotová MLE 0 Riziková z Heureky MLE Plná MLE MLE

problémy - extrémní citlivost na parametr rizikové averze - občas problém nerozhodného estimátoru

0 5000 10000 15000 20000 25000 0 5000 10000 Heuréková cena MLE cena ML odhady ceny předmětů v hodnotové specifikaci

ML odhady hodnot v plné specifikaci 9000 MLE cena 6000 3000 0 2000 4000 6000 Heuréková cena

0 5000 10000 Heuréková cena 0.002 ML odhady rizikové averze v rizikové specifikaci MLE parametr rizikové averze 0.001 0.000 0.001 0.002

ML odhady rizikové averze v plné specifikaci 2000 4000 6000 Heuréková cena 0.005 MLE parametr rizikové averze 0.000 0.005 0.010 0.015

0e+00 2e 04 4e 04 Asus EEE PC 0.000 0.002 0.004 0.006 Scrabble Základní Hodnotová 0 5000 10000 15000 0 100 300 500 700 XBox 360 Elite Zlato za 5.000 Kč 0e+00 4e 04 8e 04 0.0000 0.0005 0.0010 0.0015 0 1000 3000 5000 0 500 1500 2500 3500

0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 50 bonů 0.0000 0.0010 0.0020 400 bonů Základní Riziková Plná 0 100 200 300 400 0 500 1000 2000 Dolce Gusto 0,1 Dolce Gusto 1 0e+00 2e 04 4e 04 6e 04 0e+00 4e 04 8e 04 0 1000 3000 5000 0 500 1000 2000

Specifikace N t-test Pearson KS AD p > 0,10 Základní: v = Heureka, α = 0 Hodnotová: v = MLE, α = 0 Riziková: v = Heureka, α = MLE Plná: v = MLE, α = MLE 53 41,5 47,2 50,9 43,4 53 96,2 88,7 90,6 90,6 53 100 92,5 94,3 90,6 53 100 92,5 98,1 96,2

ipod Shuffle 2 GB Domácí pekárna Philips 0.000 0.004 0.008 0.012 0.000 0.002 0.004 0.006 Základní Plná 0 200 600 1000 0 500 1000 1500

ZÁVĚR ekonometrické modely výsledky odpovídají předpovědi pro rizikovyhledávající hráče odpovídající výsledky odhadu jednotlivých předmětů

zavedení rizikových preferencí výrazně zlepší předpovídací schopnosti modelu model racionálních hráčů dostatečný k vysvětlení významné části dat

záporné odhady parametru rizikové averze spojené v plné specifikaci s nižší hodnotou předmětu realistické výsledky - hráči si předměty cení méně, než průměr na Heureka.cz, ale mají dodatečný užitek z rizika vyhledávají riziko méně než hráči na swoopo.com

DĚKUJI