Экономика доклад. Доклад по экономике. На сегодняшний день с развитием интернетмагазинов для потребителей не составляет большого труда найти товар, соответствующий ожиданиям по цене и качеству

• Название: На сегодняшний день с развитием интернетмагазинов для потребителей не составляет большого труда найти товар, соответствующий ожиданиям по цене и качеству
• Анкор: Экономика доклад
• Дата: 20.12.2022
• Размер: 2.72 Mb.
• Имя файла: Доклад по экономике .rtf
• Тип: Реферат; #854706
• страница: 2 из 4

Глава 2. Оценка ценовой премии Интернет-магазина
В данной главе будет сформулирована модель, которая описывает изменение ценовой премии интернет-магазинов в зависимости от разных факторов. Таким образом, зависимой переменной в нашей модели становится непосредственно ценовая премия отдельного интернет-магазина за определенный товар.


2.1 Сбор и анализ данных
Целевым рынком для данного исследования был выбран рынок Санкт-Петербурга, так как этот рынок наиболее нам знаком, и можно более точно охарактеризовать необходимые Интернет-магазины.

Было решено сформировать данные следующим образом: выбрать определенные группы товаров, внутри них рассмотреть ряд моделей, и для каждой модели найти необходимые цены, предлагаемые разными интернет-магазинами, что в конечном итоге и будет наблюдениями. То есть, к примеру, выберем рынок электроники, далее – рынок ноутбуков. Пусть на рынке ноутбуков предлагаются разные модели, рассмотрим модель ASUS EEEPC12, которую предлагают 20 интернет-магазинов. Таким образом, цена на ноутбук ASUS, предлагаемая магазином N, является наблюдением.

Для модели были выбраны следующие категории товаров:

мобильные телефоны;

стиральные машины;

холодильники.

Эти товары на наш взгляд являются наиболее популярными при покупке в интернет-магазинах, кроме того по ним можно сформировать наиболее полную базу, так как именно на эти товары приходится большее количество ценовых предложений. Основным источником для сбора информации послужил сервис «Яндекс.Маркет», на котором представлены не только цены на продукцию, но и характеристика товара, рынка и интернет-магазина.
2.2 Гипотезы и концептуальная модель
Опираясь на информацию, представленную на Яндекс.Маркете, а таже на сайтах интернет-магазинов, нами были выдвинуты гипотезы двух видов: гипотезы о главных эффектах и гипотезы о взаимодействии характеристик. Гипотезы о главных эффектах описывают влияние основных характеристик рынка и товара непосредственно на ценовую премию. Гипотезы о взаимодействии описывают как между собой связаны характеристики продавца (интернет-магазина) и рынка.

Гипотезы, связанные с главными эффектами:

H1: Чем выше рейтинг качества обслуживания, тем выше цены.

Так как в условия доступности информации покупатель может дифференцировать продавцов, то качество обслуживания может стать серьезным сигналом для привлечения клиентов. Улучшенное качество обслуживания может повысить удовлетворенность покупателя, а также привлечь внимания покупателя к данному интернет-магазину, что может привести к тому, что покупатель и в дальнейшем будет обращаться к услугам данного продавца. Становясь лояльным к продавцу, покупатель готов заплатить дополнительные деньги за качественный сервис.

H2: Количество отзывов об интернет-магазине положительно влияет на ценовую премию.

Varian (2000) предсказывал, что со временем должны образоваться 2 сегмента продавцов: низкое качество – низкие цены, высокое качество - высокие цены. Однако Panetal. (2002) обнаружили, что качество обслуживания в малой степени объясняет способность ритейлера назначать более высокую цену. Мало того, вопреки ожиданиям Вэриана, многочисленным оказывается класс магазинов, обеспечивающих высокое качество и низкие цены, а также класс магазинов с низким качеством, но высокими ценами. Поэтому проверка указанных выше гипотез с помощью нашей модели представляет интерес.

Для покупателя может быть важным то, сколько отзывов оставили предыдущие клиенты о данном интернет-магазине, так как это может говорить о его популярности, и о том, что, возможно, клиенты этого магазина настолько довольны, что готовы порекомендовать такого продавца, оставляя о нем отзыв.

H3: Количество пунктов самовывоза товара положительно влияет на цену, устанавливаемую интернет-магазином.

Возможность самовывоза рассматривается как важная характеристику услуги, оказываемой магазином. Многие покупатели сегодня предпочитают забирать товар самостоятельно, к примеры, по пути на работу, не тратя деньги за доставку. Чем больше у продавца пунктов самовывоза по городу, тем большее количество покупателей может возможность удовлетворить потребность в самовывозе. Наличие данной характеристики может стать важным фактором в решении о покупке товара в том или ином интернет-магазине.

H5:В интернет-магазинах, принадлежащих традиционным ритейлерам федерального уровня, цены выше, чем в магазинах, работающих только в Интернете.

Данное предположение связано с более высокой узнаваемостью традиционных магазинов. Как правило покупатели чаще доверяют магазинам, о чьем «физическом существовании» они осведомлены, тогда как покупка в неизвестном интернет-магазине может потребовать дополнительных усилий в поиске информации или же в дополнительном риске. Поэтому покупатель может быть готов переплатить ритейлеру федерального уровня за надежность. Кроме того, магазины, рабоатающие как онлайн, так и оффлайн имеют существенные затраты на рекламу, а также предоставляют дополнительные сервисы.

H6: Магазины, участвующие в программе Яндекс.Маркет, дающей возможность сделать «быстрый заказ», и отмеченные в списке результатов поиска соответствующей меткой, имеют более высокую ценовую премию по сравнению с магазинами, не присоединившимися к этой программе.

Наличие такой опции, как «быстрый заказ» дает покупателю возможность купить товар на более комфортных условиях, сокращая время на традиционное оформления заказа.

H7: Качество оптимизации веб-сайта интернет-магазина положительно влияет на устанавливаемую им ценовую премию.

Наша гипотеза заключается в том, что чем лучше проведена оптимизация веб-сайта магазина, тем меньше он зависит от клиентов, приходящих с веб-сервисов для сравнения цен, и тем меньше нужды вступать в ценовую конкуренцию, пытаясь назначить самую низкую цену. То есть такой интернет не сильно зависит от клиентов, которые попадают к нему через сервис Яндекс.Маркет.

Данная гипотеза согласуется с рядом современных олигополистических моделей (Varian, 1980; Baye and Morgan, 2001; Smith, 2001), из которых следует, что чем выше доля неинформированных покупателей, которые не пользуются сервисами для сравнения цен, тем больше возможностей у продавцов получать прибыль, не прибегая к снижению цен до минимального уровня. Высококачественная оптимизации сайта важна для магазинов, ориентирующихся на неинформированных покупателей, и повышает вероятность попадания таких покупателей на сайт данного магазина.

Гипотезы, связанные с взаимодействием характеристик продавца и характеристик рынка:

H8: Влияние качества обслуживания усиливается с ростом дисперсии качества обслуживания у продавцов данного товара.

Данная гипотеза исходит из того, что на рынке, где все продавцы имеют примерно одинаковое качество обслуживания, высокое качество обслуживания является менее существенным преимуществом, чем на рынке, где качество обслуживания неоднородно. То есть чем выше дисперсия качества обслуживания у разных интернет-магазинов на один товара, тем то больше вероятность, что покупатель выберет продавца с более высоким качеством, а значит этот продавец может назначать более высокую наценку.

H9: Влияние количества пунктов самовывоза на ценовую премию снижается с ростом на рынке данного товара доли интернет-магазинов, предлагающих возможность самовывоза.

Эта гипотеза выводится из предположения о том, что чем больше на рынке продавцов с опцией самовывоза, тем шире выбор будет у покупателя, а значит, выбирая между двумя магазинами с опцией самовывоза, но разными ценами, он отдаст предпочтение более низкой цене. Таким образом, возможность ставить наценку выше, чем в среднем по рынку на даны товар продавцу невыгодно.

H10: Ценовая премия для продавцов, имеющих как онлайн, так и оффлайн-магазины, снижается с ростом на рынке данного товара доли интернет-магазинов аналогичного формата.

Последние две гипотезы основаны на идее, что пункты самовывоза и одновременная работа в онлайн и оффлайн-форматах - преимущества магазинов, которые, однако, ослабевают, когда ими обладают многие конкуренты.

Исходя из вышеперечисленных гипотез, были выбраны переменные, которые характеризуют предполагаемые параметры рынка и продавцов. Такими переменными были выбраны:

Независимые переменные:

fast_order – участвует ли магазин, продающий товар, в программе «быстрый заказ» (фиктивная);

warranty – предоставляет ли магазин гарантию на товар (фиктивная);

price_med – средняя цена на товар среди магазинов, продающих его;

shop_rate – рейтинг магазина на Яндекс маркете (количество «звездочек» - от 1 до 5); используется для измерения качества обслуживания интренет-магазина, так как эти оценки основаны на отзывах покупателей;

rate_med – средний рейтинг магазина среди магазинов, продающих этот товар (от 1 до 5)

rate_dev – ско рейтинга

prod_review – количество отзывов о магазине на Янедкс.Маркет

online_offline– магазин представляет собой как оффлайновые точки (магазины федерального уровня), так и интернет-магазин (фиктивная)

onlineonly магазин является только интернет-магазином

QI –индекс цитирования магазина ( от 0); используется для измерения качества оптимизации сайта;

QI_med – средний Индекс цитирования магазина

QI_stdev – ско Индекса цитирования

outpost_quant – количество пунктов самовывоза

outpost_perc- в каком персентиле находится количество пунктов самовывоза данного магазина по отношению к магазину с максимальным количеством пунктов самовывоза: данная переменная используется для стандартизации количества пунктов самовывоза относительно максимума.

specialized – специализированный ли магазин (например, магазин, продающий фототехнику, предлагает также планшеты; переменная фиктивная)

credit – возможность товара покупки в кредит;

оnline_offline_share –доля интернет-магазинов, которые имею также и оффлайн точки среди ценовых предложений данной модели.

Переменные, связанные с доставкой:

free_deliv – наличие бесплатной доставки товара;

selftaking – возможно ли осуществление самовывоза из пункта выдачи/магазина;

selftating_share – доля магазинов, имеющих опцию самовывоза, среди всех магазинов, продающих данный товар.

В качестве зависимой переменной, ценовой премии интернет магазина за определенный товар, было решено выбрать три относительных величины:

премию относительно средней цены на товар в процентах;

премию относительно медианной цены на товар в процентах;

премию относительно минимальной цены на товар в процентах.

Здесь представлена методика расчета ценовой премии относительно средней цены на товар:
*100%
Расчет двух других вариантов зависимой переменной производится аналогичным образом.

Три вида зависимой переменной были выбраны, прежде всего, для выявления наиболее приемлемой в рамках модели переменной, а так же для проведения анализа чувствительности коэффициентов перед регрессорами к изменению параметров зависимой переменной.

После сбора была произведена группировка данных: группировка ценовых предложений по принадлежности к той или иной модели признаку. Для идентификации модели была введена переменная ID. А все модели были закодированы порядковыми числами. Например, модели ASUS EEPC12 соответствует ID, равный единице, для модели ASUS EEEPC10 переменная ID равен двум, и так далее по порядку моделей.
2.4 Многоуровневая смешанная модель (multilevel-mixed model)
Для оценивания различных эффектов в модели, было решено использовать многоуровневые регрессионные методы.

Модель первого уровня будет объяснять ценовую премию продавца i для товара j через характеристики продавца. В отличие от стандартных моделей мы разрешим коэффициентам модели первого уровня меняться от рынка к рынку. Модель второго уровня как раз и будет объяснять изменчивость константы и некоторых коэффициентов наклона модели первого уровня. Подставляя объясненные через другие переменные коэффициенты, мы получим одно уравнение со сложной структурой ошибок. Оценить параметры такой модели можно с помощью специальной разновидности метода максимального правдоподобия

Первая модель, учитывающая все переменные, которую мы хотим оценить должна выглядеть следующим образом:

Регрессия 1.1.

Уравнение 1


Уравнение 2

Уравнение 3

Уравнение 4

Уравнение 5
При оценке такой модели методом многоуровневой регрессии получились следующие результаты:

Final estimation of fixed effects (with robust standard errors)

Таблица 2.1. Многоуровневая регрессия с включением всех переменных

Fixed Effect	Coefficient	Standard error	t-ratio	Approx. d.f.	p-value
For INTRCPT1, β0
INTRCPT2, γ00	-0.164198	1.490555	-0.110	58	0.913
For OUTPOST slope, β1
INTRCPT2, γ10	-2.391571	0.367831	-6.502	2510	<0.001
For CREDIT slope, β2
INTRCPT2, γ20	1.748887	0.958441	1.825	2510	0.068
For FREE_DEL slope, β3
INTRCPT2, γ30	6.956201	1.113770	6.246	2510	<0.001
For WARRANTY slope, β4
INTRCPT2, γ40	4.527029	1.220809	3.708	2510	<0.001
For SPECIALI slope, β5
INTRCPT2, γ50	-3.911431	0.553618	-7.065	2510	<0.001
For QI slope, β6
INTRCPT2, γ60	0.002424	0.000278	8.708	2510	<0.001
For QI_VAR slope, β7
INTRCPT2, γ70	-0.001208	0.000743	-1.625	2510	0.104
For ONLINE_O slope, β8
INTRCPT2, γ80	12.946866	4.089478	3.166	2510	0.002
ONLINE_S, γ81	-24.593054	11.777335	-2.088	2510	0.037
For SELFTAKI slope, β9
INTRCPT2, γ90	-0.096602	0.062760	-1.539	2510	0.124
OUTPOST, γ91	0.166492	0.068085	2.445	2510	0.015
For GRADES_T slope, β10
INTRCPT2, γ100	-0.001686	0.000273	-6.170	2510	<0.001
For RATE slope, β11
INTRCPT2, γ110	-0.294576	0.427661	-0.689	2510	0.491
PRICE_ME, γ111	-0.000004	0.000010	-0.414	2510	0.679
RATE_STD, γ112	0.363115	0.287526	1.263	2510	0.207

Как можно видеть, не у всех переменных в данной модели высокая значимость, поэтому необходимо проверить несколько спецификаций данной модели. Кроме того, значимость константы в данной модели очень низкая.

В качестве улучшенной модели была использована следующая модификация: