Geri Dön

Empirical studies on price determinants of online auctionswith machine learning applications

Makine öğrenmesi uygulamaları ile online ihale fiyatlarını etkileyen faktörler üzerine deneysel çalışmalar

  1. Tez No: 537747
  2. Yazar: EMRAH ÖZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESMA GAYGISIZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonomi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 227

Özet

Bilgi çağı olarak adlandırdığımız günümüzde teknolojik gelişmeler ticaret alışkanlığımızı da değiştirmiş ve hayatımızda elektronik ticaretin yeri hızla artmıştır. Bu yeni ekonomik ve teknolojik durum ile birlikte müthiş büyüklükte ucuz, kolay ulaşılabilir ve çok değerli veri oluşmaktadır. Elektronik ticaret alanında en çok dikkat çekici konulardan biri de fiyat tahminidir. Online alışveriş genellikle iki satış metodu ile gerçekleşmektedir. Birincisi ihale, ikincisi ise şimdi-satın-al (ŞSA) satış yöntemleridir. Bu tez akıllı telefon piyasasında yapılan online ihalelerde son fiyat belirleyicilerini analitik olarak incelemektedir. Bu kapsamda Mart-Temmuz 2018 arasında gerçekleşen 444 adet ihale ve 676 adet ŞSA satış verileri güncel makine öğrenme algoritmaları ile analiz edilmiştir. Literature katkı olarak, ürünler için satıcılar tarafından girilmiş açıklamalar doğal dil işleme yöntemleri ile analiz edilmiş, benzer ürünlerin daha önceki satış fiyatları dikkate alınmış, ihalenin ilk döneminde verilen tekliflerden elde edilen bilgiler de görüntü işleme yöntemleri ile incelenmiştir. Yapılan analizlerle birlikte benzer ürünlerin fiyatları, ilana girilmiş açıklamalar, ihalenin başladığı gün, ihalenin uzunluğu, aksesuarlar, satıcı profilinin ziyaret edilme sayısı ve başlangıç döneminde verilen tekliflerle ilgili bilgilerinin ihale bitiş fiyatını pozitif etkilediği bulunmuştur. Diğer bir taraftan da satıcının ünü, özellikle aldığı negatif yorumların ise satış fiyatını negatif etkilediği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Current technological developments have changed our trading habits and the importance of e-commerce in our lives has grown rapidly in the past decade. This new economic and technological environment generates massive, cheap, easily accessible and invaluable data. One of the important topics in electronic trade is the price estimation. Electronic trade takes place usually through two sales methods. The first is auctioning and the second is Buy-it-Now (BIN) sales. This dissertation concentrates on the determinants of online auction end prices in the smartphone markets. In this context, 444 auction and 676 BIN sales realized between March-July 2018 were analyzed with current Machine Learning (ML) algorithms. As a new contribution to the literature, vendors' descriptions are analyzed with Natural Language Processing (NLP), prices of similar products are taken into account and the effect of information from the bids in the initial stage are investigated with image processing algorithms. The analyses show that vendor's descriptions, prices of similar products, information from the bids in the initial stage, auction length, the day auction starts, product accessories, the number of visits to the vendor profile have positive effects on auction prices. On the other hand, sellers' reputation, especially negative reviews adversely affect auction prices.

Benzer Tezler

  1. İhale teorisi çerçevesinde LEGO setlerinin eBay piyasasında fiyatlandırılması

    The pricing of LEGO sets in eBay market in the framework of auction theory

    SELİN GÖRENER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ELİF AY YALÇINKAYA

  2. House price dynamics in izmir's neighborhoods: A comprehensive approach

    İzmir mahallelerinin konut fiyat dinamikleri: Kapsamlı bir yaklaşım

    ZEYNEP MELİKE SAYIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Şehir Planlama Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ELBURZ

    DOÇ. DR. HASAN ENGİN DURAN

  3. Credit Default Swap Markets and Credit Risk Pricing - A Comparative Study

    Kredi Temerrüt Takası(CDS) Piyasaları ve Kredi Riski Fiyatlandırması - Karşılaştırmalı Bir Çalışma

    YALIN GÜNDÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    BankacılıkKarlsruher Institut für Technologie

    Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MARLIESE UHRIG-HOMBURG

  4. The US demand for defense spending: An empirical investigation for the post-cold war era

    ABD'nin savunma harcaması talebi: Soğuk savaş sonrası için ampirik bir çalışma

    FURKAN TÜZÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    EkonometriTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH TALHA YALTA

  5. Türkiye'de turizm talebinin belirleyicileri: Panel veri analizi

    Determinants of tourism demand in Turkey: A panel data analysis

    EMEL KOÇTEPE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriGazi Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEHER NUR SÜLKÜ