Strateginen päätöksenteko Internet-huutokaupoissa: Prosper.com kuluttajien välinen lainahuutokauppa

In this study, the strategic decision making in online auctions is examined with real-life data from Prosper.com people-to-people lending site. On this site lenders bid for borrowers' loan listings and the winners get to fund the loan at an interest rate determined by the auction. The exceptionally large empirical database provided by Prosper.com offers a unique opportunity to test and further develop the theory on online auctions. Moreover, acquiring deeper knowledge on bidding behavior in online auctions helps the auctioneers to develop better auction designs. This study shows that bidding behavior is not homogeneous among online bidders as the traditional auction theory would suggest. Instead, there are many different bidding strategies that can be identified from real-life bidding data on Prosper.com. In total, 9 different strategies were identified, but three of them were most commonly followed. In the Evaluator strategy people make only one bid, but at an early point in the auction and significantly below the maximum accepted bid. Up to 33% of all bidders used this strategy. Another popular strategy is Late Bidding, where bidders place one bid very late in the auction. This strategy was used by 25% of all bidders. The third major strategy involves multiple bids made during the auction. Commonly, the final bid is made late, which means that the bidder starts early but follows the auction all the way through. This Multi-Bid strategy was followed by 15% of all bidders. The motivation behind the different strategies is discussed in the light of existing literature on auction theory and bidding behavior. After identifying the different bidding strategies, the tables are turned and the strategic decision making of the sellers, i.e. the borrowers, is examined. In this context a Borrower Decision Aid is developed, which helps the borrower to quantify her strategic options in terms of success probabilities and estimated final interest rates. The tool enables the borrower to test different listing parameters, such as starting rate and loan amount, and see how changes in these parameters affect the outcome of the auction. The tool analyzes similar real-life listings on Prosper.com and estimates the success probability and final interest rate based on the given listing parameters.Tässä diplomityössä tutkitaan ihmisten strategista päätöksentekoa Internet-huutokaupoissa. Tutkimuksen aineistona hyödynnetään historiadataa Prosper.com huutokauppasivustolta, joka on erikoistunut huutokauppaamaan kuluttajien välisiä luottoja. Sivustolla tavalliset ihmiset tekevät tarjouksia muiden tekemiin lainahakemuksiin ja huutokaupan voittajat rahoittavat kyseisen lainan korolla, joka määräytyy huutokaupassa. Prosper.comin poikkeuksellisen laaja empiirinen tietomäärä mahdollistaa nykyisen huutokauppateorian tutkimisen käytännössä. Syvempää tietämystä ihmisten strategisesta käyttäytymisestä huutokaupoissa voidaan lisäksi hyödyntää entistä parempien huutokauppamekanismien kehittämisessä. Tämä tutkimus osoittaa, että ihmisten käyttäytyminen Internet-huutokaupoissa ei ole homogeenista, kuten perinteinen huutokauppateoria antaisi olettaa. Päinvastoin aineistosta on löydettävissä useita erilaisia strategioita, joita ihmiset käyttävät tehdessään tarjouksia. Tässä tutkimuksessa löydettiin yhteensä yhdeksän erilaista strategiaa, joista kuitenkin kolme erottui selvästi muista. Evaluator (arviointi) -strategiaa noudattavat ihmiset tekevät vain yhden tarjouksen, mutta aikaisessa vaiheessa huutokauppaa ja tarjouksen korko on merkittävästi alle sen hetkisen suurimman sallitun koron. Jopa 33% kaikista osallistujista käyttävät tätä strategiaa. Seuraavaksi suosituin strategia on Late Bidding (myöhäis) -strategia, joka tarkoittaa sitä, että osallistuja tekee yhden tarjouksen mutta vasta vain hetkeä ennen huutokaupan päättymistä. Tätä strategiaa käyttää 25% osallistujista. Kolmatta merkittävää strategiaa noudattavat ihmiset tekevät useita tarjouksia yhdessä huutokaupassa. Usein viimeinen tarjous on tehty hyvin myöhään. Niinpä nämä ihmiset aloittavat tarjoamisen aikaisin ja seuraavat huutokaupan kehittymistä aina loppuun asti. Tätä Multi-Bid (usean tarjouksen) -strategiaa harjoittaa 12% kaikista osallistujista. Tutkimuksessa myös pohditaan nykyisen teoria- ja empiriatutkimuksen valossa eri strategioiden hyötyjä ja syitä. Strategista päätöksentekoa tutkitaan myös lainanottajien kannalta. Tässä yhteydessä kehitetään Borrower Decision Aid niminen Internet-pohjainen päätöksentekotyökalu. Työkalu auttaa lainanottajaa arvioimaan hänen strategisia vaihtoehtojaan lainan onnistumistodennäköisyyden ja lainakoron suhteen. Työkalulla lainanottaja voi kokeilla erilaisia lainaparametreja ja nähdä kuinka huutokaupan lopputulos muuttuu. Työkalu perustuu samankaltaisiin lainoihin Prosper.com-sivustolla ja estimoi lainan onnistumistodennäköisyyden ja lopullisen lainakoron annetuilla lainaparametreilla

An Economic Framework For Resource Management And Pricing In Wireless Networks With Competitive Service Providers

A paradigm shift from static spectrum allocation to dynamic spectrum access (DSA) is becoming a reality due to the recent advances in cognitive radio, wide band spectrum sensing, and network aware real--time spectrum access. It is believed that DSA will allow wireless service providers (WSPs) the opportunity to dynamically access spectrum bands as and when they need it. Moreover, due to the presence of multiple WSPs in a region, it is anticipated that dynamic service pricing would be offered that will allow the end-users to move from long-term service contracts to more flexible short-term service models. In this research, we develop a unified economic framework to analyze the trading system comprising two components: i) spectrum owner--WSPs interactions with regard to dynamic spectrum allocation, and ii) WSP--end-users interactions with regard to dynamic service pricing. For spectrum owner--WSPs interaction, we investigate various auction mechanisms for finding bidding strategies of WSPs and revenue generated by the spectrum owner. We show that sequential bidding provides better result than the concurrent bidding when WSPs are constrained to at most single unit allocation. On the other hand, when the bidders request for multiple units, (i.e., they are not restricted by allocation constraints) synchronous auction mechanism proves to be beneficial than asynchronous auctions. In this regard, we propose a winner determination sealed-bid knapsack auction mechanism that dynamically allocates spectrum to the WSPs based on their bids. As far as dynamic service pricing is concerned, we use game theory to capture the conflict of interest between WSPs and end--users, both of whom try to maximize their respective net utilities. We deviate from the traditional per--service static pricing towards a more dynamic model where the WSPs might change the price of a service almost on a session by session basis. Users, on the other hand, have the freedom to choose their WSP based on the price offered. It is found that in such a greedy and non-cooperative behavioral game model, it is in the best interest of the WSPs to adhere to a price threshold which is a consequence of a price (Nash) equilibrium. We conducted extensive simulation experiments, the results of which show that the proposed auction model entices WSPs to participate in the auction, makes optimal use of the common spectrum pool, and avoids collusion among WSPs. We also demonstrate how pricing can be used as an effective tool for providing incentives to the WSPs to upgrade their network resources and offer better services

Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences- 2001 Simulating Online Yankee Auctions to Optimize Sellers Revenue

The online Yankee auction sells multiple units of the same good to multiple buyers using an ascending and open auction mechanism. One of the important controllable factors of the Yankee auction is the minimum bid increment, specified at the beginning of an auction. Bidders can bid only in the multiples of this bid increment even if they are willing to bid higher than the minimum required bid. This paper presents a simulation approach to optimize sellers ’ revenue, which is based on theoretical properties of Yankee auctions and utilizes data from real auctions to replicate a given auction. The simulation model can be configured to change the value of bid increment and explore whether a given auction used the optimal bid increment. Ou