Analytische Modellierung
Die fortschreitende Digitalisierung von Märkten hat substanzielle Auswirkungen auf das ökonomische Handeln der Marktteilnehmer*innen. So zeichnen sich beispielsweise Märkte für digitale Güter (z. B. Softwarepakete, Apps, Musik, Videospiele) im Gegensatz zu traditionellen Märkten für physische Güter (z.B. Autos, Lebensmittel) dadurch aus, dass die Kosten für die Produktion einer zusätzlichen Einheit des Gutes (Grenzkosten) nahe Null sind. Unter anderem dieser Umstand führt dazu, dass sich das Preissetzungsverhalten auf digitalen Märkten deutlich von dem auf traditionellen Märkten unterscheidet. Auch die Bereitstellung zusätzlicher Produktinformationen über Online-Plattformen, beispielsweise in der Form von electronic Word-of-Mouth, kann Konsumenten in ihren ökonomischen Entscheidungen beeinflussen. Mithilfe von analytischer Modellierung analysieren wir solche und weitere sich durch die Digitalisierung verändernde Marktsituationen. Dazu nutzen wir mathematische Modelle aus der Spieltheorie und der Industrieökonomik, welche wir entsprechend der ökonomischen Gegebenheiten digitaler Märkte erweitern, anpassen und neu entwickeln. Der Abstraktionsgrad dieser Modelle erlaubt es uns, das ökonomische Handeln der Marktteilnehmer*innen theoretisch zu untersuchen, um so Aussagen über optimales Preissetzungsverhalten und die daraus resultierende soziale Wohlfahrt zu treffen. Die dabei entstehende Vorhersagen schaffen eine theoretische Fundierung für empirische Analysen. Durch eine Beobachtungsdatenanalyse und/oder Feldexperimente können solche theoretischen Erkenntnisse überprüft und möglicherweise erweitert werden.
- Welchen Einfluss hat die Varianz von Bewertungen auf die Nachfrage und die optimale Preissetzung?
- Wie verändert sich das Preissetzungsverhalten in der Sharing Economy nach dem Erhalt von Qualitätssignalen (bspw. neue Badges zur Identifikation herausragender Anbieter)?
- Wie beeinflussen Online-Bewertungen den Markt, wenn Konsumenten ein inhärentes Bedürfnis nach Abwechslung haben?
- Zimmermann, S., Herrmann, P., Kundisch, D. Nault, B. 2018. Decomposing the Variance of Consumer Ratings and the Impact on Price and Demand. Information Systems Research, 29 (4), 984-1002.
- Neumann, J. 2018. The Economics of Online Reviews in Markets with Variety-Seeking Consumers, contribution at: INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Phoenix, Arizona, USA.
- Neumann, J., Gutt, D. 2017. A Homeowner’s Guide to Airbnb: Theory and Empirical Evidence for Optimal Pricing Conditional on Online Ratings, in: Proceedings of the 24th European Conference on Information Systems (ECIS), Guimarães, Portugal.
- Kundisch, D., Mittal, N., Nault, B. 2014. Using Income Accounting as the Theoretical Basis for Measuring IT Productivity. Information Systems Research, Research Commentary, 25 (3), 449-467. European Research Paper of the Year Award 2015 Nominee
- Kundisch, D. 2003. Market Efficiency in the Financial Services Industry: Buyer Search Behaviour on an Electronic Commodity Market. Electronic Markets, 13 (1), 80-93.
Die vollständige Publikationsliste des Lehrstuhls finden sie hier.
- SFB 901 – On-the-Fly Computing – Teilprojekt A4: Empirische Analysen auf Märkten für OTF-Dienstleistungen
