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你可以把马引向水:消费者搜索中的空间学习和路径依赖

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摘要

我们开发了一个带有空间学习的消费者搜索模型,在该模型中,对一种产品的收益进行采样会使消费者更新对属性空间中邻近的其他产品收益的信念。空间学习导致路径依赖,因为每个新的搜索决策都依赖于更新过程中的过去经验。我们在记录数码相机在线搜索的数据中提供了空间学习的证据。消费者的搜索路径趋向于在属性空间中收敛到所选产品,消费者远离很少购买的产品。我们估计了模型的结构参数,并表明这些模式可以通过我们的模型合理化,但不能通过没有空间学习的模型合理化。消除空间学习会减少12%的消费者福利:跨产品推论可以让消费者在更短的时间内找到更好的产品。空间学习对搜索中介的力量有重要影响。我们通过仿真表明,消费者最优的产品推荐是对其他产品信息最丰富的。

建议引文

  • 查尔斯·霍奇森和格雷戈里·刘易斯,2020年。你可以把马引向水:消费者搜索中的空间学习和路径依赖,"考尔斯基金会讨论文件2246,耶鲁大学考尔斯经济研究基金会。
  • 手柄:RePEc:cwl:cwldpp:2246
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

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    引用人:

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
    1. 拉斐尔·格雷明格(Rafael P.Greminger),2022年。最佳搜索和发现,"管理科学《信息》,第68(5)卷,第3904-3924页,5月。
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    关键词

    消费者搜索;平台;在线市场;产业组织;
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    • 1981年-产业组织——产业研究:服务业——零售和批发贸易;电子商务
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