ISSN: 1896-382X | www.wnus.edu.pl/pl/edu/ DOI: 10.18276/epu.2016.122-38 | strony: 403-411
à8.$6==$.211,. 8QLZHUV\WHWàyG]NL1
PRÓBA MODELOWANIA CE1.2Ĕ&2:<&+:$8.&-$CH INTERNETOWYCH
Streszczenie
W prezentowanym artykule aXWRUSRGHMPXMHSUyEĊPRGHORZDQLDFHQNRĔFRZ\FK w aukcjach internetowych. Próba ta podejmowana jest na podstawie analiz wielu za-NRĔF]RQ\FKDXNFML, DGDQHSRFKRG]ą]MHGQHJR]QDMZLĊNV]\FKSROVNLFKSRUWDOLDXNF\j-nych. W artykule aXWRU SU]HGVWDZLD PRGHO NWyU\ ZLąĪH FHQĊ NRĔFRZą dobra z takimi parametrami, jak liczba OLF\WXMąF\FK F]DV VNáDGDQLD RIHUW L Z\VRNRĞü PDNV\PDOQHM RIHUW\QDRNUHĞORQąFKZLOĊZF]DVLH
6áRZDNOXF]RZH handel elektroniczny, aukcje internetowe, ceny dóbr.
Wprowadzenie
-HGQą ] EDUG]LHM ]QDQ\FK IRUP KDQGOu elektronicznego jest przeprowadzanie WUDQVDNFML Z UDPDFK V]HURNR UR]XPLDQ\FK DXNFML LQWHUQHWRZ\FK 6IRUPXáRZDQLH „szeroko rozumianych” wynika z IDNWX ĪH LVWQLHMH EDUG]R ZLHOH rodzajów aukcji, NWyUH QLH W\ONR UyĪQLą VLĊ IRUPą LFK SU]HSURZDG]HQLD, ale i ukierunkowaniem na konkretny typ uczestników *UHJRU L 6WDZLV]\ĔVNL V –129). Autor Z SUH]HQWRZ\P DUW\NXOH ]GHF\GRZDá VLĊ Z]Ląü SRG XZDJĊ EDUG]R ]QDQą IRUPĊ aukcji internetowych – W]Z DXNFMĊ NODV\F]Qą DQJLHOVNą JG]LH NXSXMąF\ OLF\WXMą VLĊZ]DMHPQLHDĪGRFKZLOL]DNRĔF]HQLDDXNFMLDVDPF]DV]DNRĔF]HQLDMHVW]QDQ\ 6SU]HGDĪ GyEU QDVWĊSXMH ]D]Z\F]DM PLĊG]\ ILUPą D RVREą IL]\F]Qą DOER PLĊG]\ osobami fizycznymi – PDP\ ZLĊF WX GR F]\QLHQLD ] UHODFMDPL %& OXE && 2l-szak i Ziemba 2011, s. 254– 7HQ W\S DXNFML MHVW F]ĊVWR RIHURZDQ\ w ramach
1
takich platform aukcyjnych, MDNĞZLDWRZ\eBay, czy bardzo popularny – nie tylko na polskim rynku – serwis Allegro.
&HOHP DUW\NXáX VWDáD VLĊ SUyED odnalezienia odpowiedzi na pytanie, czy – DMHĞli tak, to w jakim zakresie – LVWQLHMHPRĪOLZRĞüodpowiednio wczesnego prze-ZLG\ZDQLDFHQ\NRĔFRZHMOLF\WRZDQ\FKGyEU.
: ]ZLą]NX ] SRZ\ĪHM SU]HGVWDZLRQ\P FHOHP SU]\MĊWR, ĪH FKRG]L R GREUD których cena nie jest szeroko znana na rynku (gdyby E\áD ]QDQD WR ]DJDdnienie VWDMH VLĊ oczywiste, wprost przewidywalne, a sama aukcja bardziej przypomina RGURF]RQąRSFMĊÄNXSWHUD]´F]\OLIRUPĊoferty handlowej w rozumieniu Kodeksu Cywilnego (Kodeks Cywilny 1964, art. 66). Przypadek kiedy wspomniana cena nie jest znana (a przynajmniej áDWZD GR RNUHĞOHQLa), VSURZDG]D VLĊ do analizy cen za dobra np. kolekcjonerskie, XĪ\ZDQe, specjalistyczne$XWRU]DáRĪ\áĪH RVLąJQLĊFLH ]DPLHU]RQHJR FHOX EĊG]LH X]DOHĪQLRQH RG PRĪOLZRĞFL EXGRZ\ modelu ekonome-trycznego. W modelu tym cena NRĔFRZD OLF\WRZDQHJR GREUD WUDNWRZDQD MDNR ]PLHQQD REMDĞQLDQD EĊG]LH X]DOHĪQLRQD RG RNUHĞORQ\FK SDUDPHWUyZ – takich jak np. FHQDGREUDZRNUHĞORQ\PF]DVLHPDMąF\PXSá\QąüGRNRĔFDDXNFMLF]\liczba OLF\WXMąF\FK itp. ]PLHQQHREMDĞQLDMąFH
&KRüSrezentowane w artykule DQDOL]\]ZLą]DQH]DXNFMDPLLQWHUQHWRZ\PLVą ZPLDUĊF]ĊVWRporuszane w literaturze, niemniej niekoniecznie w takim aspekcie, jak czyni to aXWRU&]ĊVWRUR]ZDĪDQLDGRW\F]\á\RFHQ\MDNRĞFLXVáXJVSU]HGDMąF\FK (Strzelecki 2008, s. 205–214), VDP\FK VSU]HGDMąF\FK 0RU]\ L :LHU]ELFNL s. 103–114), ogólnej oceny handlu ED]XMąFHJR QD DXNFMDFK Strzelecki, Bacewicz L ĝFLDĔVNL V –468), kwestii porównawczych serwisów aukcyjnych (Chmielarz 2006, s. 13– F]\ FKRFLDĪE\ Z\NU\ZDQLD zacKRZDĔ QLHSRĪąGDQ\FK (3LDVHFNL5RF]QLDN=\JPXQWL.RĨODNV–242).
1. Sposób przeprowadzenia badania
W celu zbudowania wspomnianego we wprowadzeniu modelu autor przeana-OL]RZDáMDNQDMV]HUV]ąJUXSĊDXNFMLprzeprowadzonych w jednym z najpopularniej-szych w Polsce serwisów aukcyjnyFK %DGDQLH E\áR realizowane w okresie trzech PLHVLĊF\ OXW\–NZLHFLHĔ 'DQH X]\VNLZDQH Z EDGDQLX RWU]\P\ZDQo ]D SRPRFą specjalnie zbudowanej do tego FHOX DSOLNDFML NWyUD Z VSRVyE PRĪOLZLH FLąJá\2 anaOL]RZDáDNRĔF]ąFHVLĊDXNFMH$SOLNDFMD E\áDXUXFKRPLRQDQDVWDOHG]LDáDMąF\P ZVLHFL,QWHUQHWNRPSXWHU]HLDQDOL]RZDáDNRG+70/VWURQSRV]F]HJyOQ\FKOLF\Wo-wanych dóbr (nie korzystano z API platformy aukcyjnej). Po wspomnianym okresie
2 :U]HF]\ZLVWRĞFLDSOLNDFMDF]DVDPLPXVLDáDE\üZ\áąF]DQDZFHODFKNRQVHUZDF\MQ\FK – W\P VDP\P QLH ]HEUDQR LQIRUPDFML R ZV]\VWNLFK DXNFMDFK NWyUH E\áy przeprowadzane w tym okresie.
WU]HFKPLHVLĊF\zebrano informacje o SDUXVHWW\VLąFDFKaukcji. Niemniej, ze wzglĊ GXQDSU]HGVWDZLDQHMXĪZF]HĞQLHM]DáRĪHQLD, odrzucono aukcje, w których nie pa-GáD ĪDGQD RIHUWD czyli ]DNRĔF]\á\ VLĊ EH] VSU]HGDĪ\ GREUD DXNFMH ]DNRĔF]RQH zakupem, DOHW\ONR]MHGQą]áRĪRQąRIHUWą, ewentualnie ZVSRPLQDQHMXĪoferty ku-SLRQH SRSU]H] RSFMĊ ÄNXS WHUD]´. 3RGVXPRZXMąF – SRG XZDJĊ Z]LĊWR DXNFMH w których ]áRĪRQRSU]\QDMPQLHMdwie oferty kupna (aukcja UHNRUGRZD]JURPDG]LáD OLF\WXMąF\FK – tym samym GR RVWDWHF]QHM DQDOL]\ Z]LĊWR SRG XZDJĊ 722 DXNFMH]ZV]\VWNLFKPRĪOLZ\FKNDWHJorii licytowanych dóbr.
:ĞUyG]JURPDG]RQ\FKGDQ\FKPRĪQDE\áRRGQDOHĨü QDVWĊSXMąFHLQIRUPDFMH3
: podmiot (jego nazwa) Z\VWDZLDMąF\ dane GREURGRVSU]HGDĪ\GDWDNRĔFDOLF\WDFML kategoria, Z NWyUHM E\áR Z\VWDZLRQH GREUR KLVWRULD OLF\WDFML NWR OLF\WRZDá– jego nazwa i poziom zaufania4, Z\VRNRĞü RIHUW\ w licytacji5PRPHQW]áRĪHQLDRIHUW\ 1DOHĪ\ZW\PPLHMVFX]ZUyFLüXZDJĊĪHGRFHOyZSU]HGVWDZLDQHMSyĨQLHMZDUWy-kule analizy musiano pierwotne dane czĊVWRSU]HNV]WDáFDü, DE\X]\VNDü LQWHUHVXMąFH parametry. I tak np. na podstawie KLVWRULLOLF\WDFMLPRĪQD E\áR RGWZRU]\üFHQĊGa-QHJR GREUD QD QS JRG]LQĊ JRG]LQ OXE ZLĊFHM SU]HG NRĔFHP OLF\WDFML 3o-GREQLH PRĪQD E\áR X]\VNDü LQIRUPDFMĊ R W\P, MDND JUXSD RVyE OLF\WRZDáD WRZDU F]\RVRE\GRĞZLDGF]RQH, PDMąFHQSSRZ\ĪHMNRPHQWDU]\SR]\W\ZQ\FKF]\ SRF]ąWNXMąFH, PDMąFe PQLHM QLĪ pozytywnych komentarzy6 : ]ZLą]NX ]
So-Z\ĪV]\PLXZDJDPL NRQLHF]QHE\áRRSURJUDPRwanie specjalnego algorytmu, który GDQHWDNLHDXWRPDW\F]QLHZ\OLF]DáGODZVSRPQLDQ\FKZLHOXW\VLĊF\DXNFML
2. Próba konstrukcji modelu
Jako ĪH FHOHP DUW\NXáX MHVW RGQDOH]LHQLH SHZQHM IRUPXá\ PRJąFHM GDZDü V]DQVĊQDSU]HZLG\ZDQLHFHQy NRĔFRZHMX]\VNLZDQHMZNRQNUHWQHMDXNFML, Autor – MDNMXĪZVSRPniano – SRVWDQRZLáVNRQVWUXRZDüPRGHOHNRQometryczny. Model ten RSDUWRQDZ\NRU]\VWDQLXPHWRG\UHJUHVMLOLQLRZHM VWDUDQRVLĊXZ]JOĊGQLüZV]\Vt-NLH RERVWU]HQLD ]ZLą]DQH ] PRĪOLZRĞFLą VWRVRZDQLa SRZ\ĪV]HM PHWRG\ :HOIH
3 2F]\ZLĞFLHZLDGRPRĪHZNODV\F]Q\PPRGHOXJRVSRGDUVNLVNRQFHQWURZDQHMQDZLe-G]\UR]UyĪQLDVLĊSRMĊFLHGDQHMLLQIRUPDFML SLUDPLGD ZLHG]\– porównaj BereziĔVNL+RáXELHF i Wagner 2009, s. 5–17). 1LHPQLHMZDUW\NXOHW\PSRMĊFLDWHVąVWRVRZDQH]DPLHQQLH
4
Poziom zaufania – rozumiany w tym artykule jako liczba uzyskanych do tej pory pozy-tywnych komHQWDU]\ D ZáDĞFLZLH UyĪQLFD PLĊG]\ uzyskanymi pozytywnymi a negatywnymi komentarzami). 5 :W\P PLHMVFXSRMDZLá VLĊSHZLHQSUREOHP&]ĊVWRSRSU]H]RIHURZDQąFHQĊUR]XPLH VLĊPDNV\PDOQąFHQĊ, ]DMDNąRVREDFKFLDáDE\QDE\üGREUR-HGQDNXZDJDWDQLHGRW\F]\RVRE\ NWyUDZ\JU\ZDáDOLF\WDFMĊ– ZMHMSU]\SDGNXE\áDWRFHQDSU]HZ\ĪV]DMąFDFHQĊRVWDWQLHJRRIHUHn-WD HZHQWXDOQLHSOXVSRVWąSLHQLH 6
Wykorzystano system komentarzy oparty na zasadach platformy aukcyjnej, z której uzyskiwano informacje do badania.
1998, s. 27–30)). ModelH ]EXGRZDQR SU]\ XĪ\FLX RSURJUDPRZDQLD ,%0 6366 Statistics w wersji 22 ĩąGáRL:\ZLDá 3U]HGVWDZLDQHSRQLĪHMZ\QLNL m.in. odpowiednie statystyNL ]RVWDá\ – ]HZ]JOĊGXQDRJUDQLF]RQHUDP\WHJRDUW\NXáX– sprowadzone do odpowiedniego minimum.
3. 0RGHOSRF]ąWNRZ\
3LHUZV]\]EXGRZDQ\PRGHO]DNáDGDáX]DOHĪQLHQLHFHQ\NRĔFRZHMRGFHQ\ MDNą GDQHGREURPLDáRQDRNUHĞORQ\F]DVSU]HG ]DNRĔF]HQLHPDXNFML2F]\ZLVW\ jest fakt, ĪH LP EOLĪHM GR ]DNRĔF]HQLD DXNFML W\P ELHĪąFD FHQD ]EOLĪD VLĊ GR FHQ\ NRĔFRZHj. :]ZLą]NX]SRZ\ĪV]\P DQDOL]LHSRGGDQRPRGHOJG]LH]PLHQQąREMDĞQLDQąPDE\ü FHQDNRĔFRZD, DREMDĞQLDMąFąFHQDQDJRG]LQĊSU]HGNRĔFHPDXNFML'RGDWNRZR– m.in. w celu wyeliminowania obserwacji nietypowych – RJUDQLF]RQRFHQĊNRĔFRZą GR ]á 3U]\MĊFLH SRZ\ĪV]HM ]DVDG\ RSLHUD VLĊ na wnioskach uzyskanych w innych badaniach aXWRUD =DNRQQLNL&]HUZRQND :\QLND]QLFKĪHZZLHlu przypadkach GR RVWDWQLHM JRG]LQ\ OLF\WDFML VNáDGDQR ZV]\VWNLFK RIHUW ]DNXSX Dodatkowo SRQDGDXNFMLNRĔF]\áRVLĊZFHQLHGR]á SDWU]U\VXQHN =Ue-]\JQRZDQRWDNĪH]DQDOL]\DXNFMLZNWyU\FKFHQDNRĔF]\áDVLĊQD]á– sytuacja taka VXJHURZDáDĪHZáDĞFLZLHOLF\WDFMDVLĊQLHWRF]\áD
Rys. 1. Liczba DXNFML ÄRĞ<´ Z]DOHĪQRĞFLRGRVLąJQLĊWHMFHQ\NRĔFRZHM ÄRĞ;´ ħUyGáR (Zakonnik i Czerwonka 2015).
:HIHNFLHNRĔFRZ\PX]\VNDQRQDVWĊSXMąFHUyZQDQLH SRPLQLĊWRLQIRUPDFMH o czynniku losowym):
cenaK = 12,241 + 0,966*cena1H,
gdzie:
cenaK – FHQDNRĔFRZDX]\VNDQDZDXNFML
cena1H – cena dobra na 1 JRG]LQĊSU]HGNRĔFHPOLF\WDFML 2FHQDPRGHOX]QDMGXMHVLĊZWDEHOL1. Tabela 1 Model SRF]ąWNRZ\ – SRGVXPRZDQLHLZVSyáF]\QQLNL R R2 Anova – IVWRWQRĞü Model :VSyáF]\QQLNLQLHVWDn-daryzowane ,VWRWQRĞü B %áąGVWDn-dardowy ,821 ,674 ,000 6WDáD cena1H 12,241 ,239 ,000 ,966 ,006 ,000 ħUyGáR RSUDFRZDQLHZáDVQHQDSRGVWDZLHSDNLHWX,%063666WDWLVWLFV
Z oceny modelu zamieszczonego w tabeli 1 ZLGDü ĪH PRGHO OHSLHM RSLVXMH U]HF]\ZLVWRĞü QLĪ ĞUHGQLD kolumna Anova – ,VWRWQRĞü &R ZLĊFHM, ZLGDü, ĪH ]PLHQQDREMDĞQLDMąFDMHVWLVWRWQDGODPRGHOX NROXPQD,VWRWQRĞü :LGDüWDNĪHĪH 67,4 ]PLDQ Z ]PLHQQHM REMDĞQLDQHM Z\MDĞQLRQH MHVW SU]H] ]PLHQQą REMDĞQLDMąFą :DUWRĞü SRZ\ĪV]D mówi nam o ]QDF]ąFej ]DOHĪQRĞci (Ostasiewicz, Rusnak i Sie-dlecka 1997, s. 276) FHQ\ NRĔFRZHM (cenaK) RG FHQ\ QD JRG]LQĊ SU]HG NRĔFHP aukcji (cena1H). Nieprzedstawiany w tym miejscu wykres rozrzutu reszt standary-zowanych wskazuje jednak na przeszacowywanie ]PLHQQHM REMDĞQLDMąFHM ZUD] ]H wzrostem ceny NRĔFRZHM. Inne analizy – FRE\áRGRSU]HZLG]HQLD– jasno wskD]XMą ĪHMHĞOLGRPRGHOXZVWDZLDP\]PLHQQą PyZLąFąRZF]HĞQLHMV]Hj uzyskiwanej cenie SU]HGNRĔFHPDXNFML (odpowiednio na 12 godzin, czy QDJRG]LQ\SU]HGNRĔFHP licytacji), W\P GRNáaGQRĞü PRGHOX ]DF]\QD PDOHü ZVSyáF]\QQLNi R2 RWU]\PXMą NROHMQR ZDUWRĞFL RUD] %LRUąF SRG XZDJĊwspomniane VSRVWU]HĪHQLD (R PDOHMąFHM GRNáDGQRĞFL PRGHOX Z]JOĊGHPodleglejszego punktu w czasie), autor VWDUDáVLĊ]QDOHĨüPRGHOÄOHSV]\´GRáąF]DMąFGRGDWNRZH]PLHQQHREMDĞQLDMąFH– ale ZFLąĪQDJRG]LQĊSU]HGNRĔFHPOLF\WDFML
0RGHONRĔFRZ\
Ostatecznie modelem najlepieM RG]ZLHUFLHGODMąF\P U]HF]\ZLVWRĞü QD SRd-stawie posiadanych danych) RND]DáVLĊPRGHORSLVywaQ\QDVWĊSXMąF\PUyZQDQLHP SRPLQLĊWRLQIRUPDFMH o czynniku losowym):
cenaK = 9,428 + 0,929*cena1H + 1,666*iloscLicyt1H -7,594E-6*pierwszaLicyt, gdzie:
cenaK – FHQDNRĔFRZDX]\VNDQDZDXNFML
cena1H – FHQDGREUDQDJRG]LQĊSU]HGNRĔFHPOLF\WDFML
iloscLicyt1H – LORĞüRVyEOLF\WXMąF\FKGREURQDJRG]LQĊSU]HGNRĔFHPOLF\WDFML pierwszaLicyt – F]DV Z VHNXQGDFK NLHG\ ]RVWDáD ]áRĪRQD SLHUZV]D OLF\WDFMD ZDXNFML OLF]ąFGRNRĔFDDXNFML Ocena modeOX]QDMGXMHVLĊZWDEHOL Tabela 2 Model NRĔFRZ\ – SRGVXPRZDQLHLZVSyáF]\QQLNL R R2 Anova – Istot-QRĞü ,830 ,690 ,000 Model :VSyáF]\QQLNLQLe-standaryzowane :VSyáF]\QQLNL standaryzowane Istot QRĞü Statystyki ZVSyáOLQLRZRĞFL B %áąG stan- dardo-wy Beta Tole- ran-cja VIF 6WDáD 9,428 ,322 ,000 cena1H ,929 ,007 ,789 ,000 ,832 1,202 iloscLicyt1H 1,666 ,071 ,149 ,000 ,698 1,432 pierwszaLicyt -7,594E-6 ,000 -,073 ,000 ,723 1,382 ħUyGáR RSUDFRZDQLHZáDVQHQDSRGVWDZLHSDNLHWX,%063666WDWLVWLFV
Z tabeli 2 ZLGDüĪHZFLąĪ LWRZ]GHF\GRZDQ\VSRVyE najistotniejszym pa-UDPHWUHP ZSá\ZDMąF\P QD ]PLHQQą REMDĞQLDQą MHVW FHQD QD JRG]LQĊ (cena1H) SU]HGNRĔFHPOLF\WDFML QDMZ\ĪV]DZDUWRĞüZNROXPQLH:VSyáF]\QQLNVWDQGDU\]o-wany Beta). %OLVNR SLĊFLRNURWQLH PQLHMV]H ]QDF]HQLH DOH MDN ZLGDü ] NROXPQ\ ,VWRWQRĞü ZFLąĪ ZDUWH RGQRWRZDQLD PD liczba ]áRĪRQych ofert w licytacji na JRG]LQĊ SU]HG MHM NRĔFHP LORVF/LF\W+ 1DMPQLHMV]H ]QDF]HQLH ZáDĞFLZLH RSRáRZĊPQLHMV]HQLĪZSU]\SDGNXSRSU]HGQLHJRSDUDPHWUX PDF]DVZNWyU\P ]RVWDáD ]áRĪRQD SLHUZV]D RIHUWD ]DNXSX SLHUZV]D/LF\W 1DOHĪ\ WDNĪH GRGDü Īe EDUG]RQLVNDZDUWRĞüZ\VWĊSXMąFDZPRGHOXSU]\]PLHQQHMGRW\F]ąFHMF]DVXSLHUw- V]HMOLF\WDFML SLHUZV]D/LF\W ]ZLą]DQDMHVW]IDNWHPĪHF]DVWHQSRGDZDQRZVe-NXQGDFK : SU]\SDGNX NDĪGHJR ] WU]HFK SDUDPHWUyZ QLH VWZLHUG]RQR ]QDF]ąFHM ZVSyáOLQLRZRĞFL NROXmny Tolerancja oraz VIF).
2WU]\PDQ\ PRGHO Z OHSV]\ VSRVyE RG]ZLHUFLHGOD ]DOHĪQRĞü NRĔFRZHM FHQ\ Z DXNFML RG UyĪQ\FK F]\QQLNyZ ĝZLDGF]\ R W\P ZLĊNV]\ QLĪ Z SU]\SDGNX So-SU]HGQLHJRPRGHOX ZVSyáF]\QQLN52 Z\QRV]ąF\ 'RGDWNRZRWDNĪHwykres
rozrzutu reszt standaryzowanych wskazuje na lepsze dopasowanie – FKRü ZFLąĪ mamy do czynienia z niewielkim przeszacowaniem ]PLHQQHMREMDĞQLDMąFHMZUD]]H wzrostem ceny.
Podsumowanie
3RGVXPRZXMąFSU]HGVWDZLRQHUR]ZDĪDQLDLDQDOL]\ PRĪQDE\áRE\X]QDüĪH SRVWDZLRQ\ Z DUW\NXOH FHO ]RVWDá ]UHDOL]RZDQ\. W opracowaniu przedstawiono PRGHO NWyU\ Z ]DGRZDODMąF\ VSRVyE VWZLHUG]DMąF Z RSDUFLX R Z\VRNą ZDUWRĞü ZVSyáF]\QQLND52
VWDUDVLĊSRZLą]DüFHQĊNRĔFRZąOLF\WRZDQHJRGREUD]NRQNUHt-QąJUXSą]PLHQQ\FKREMDĞQLDMąF\FK1LHPQLHMRF]\ZLVW\PSUREOHPHPMHVWIDNWĪH SU]HGVWDZLRQDDQDOL]DZ\NRQDQD]RVWDáDZRSDUFLXRGDQH]ELHUDQHQDEDUG]RNUyt-NL F]DV SU]HG NRĔFHP DXNFML JRG]LQD 'RNRQ\ZDQLH DQDOL] Z RSDUFLX R LQQH SXQNW\ Z F]DVLH EDUG]LHM RGGDORQH RG FKZLOL NRĔca aukcji) daje – przynajmniej Z SU]\SDGNX XĪ\FLD PHWRG\ UHJUHVML OLQLRZHM – GRĞü QLHVDW\VIDNFMRQXMąFH Z\QLNL F]DVDPLVWZLHUG]DQRZSURVWEUDNLVWRWQRĞFLSDUDPHWUyZGODFHQ\NRĔFRZHM 5Rz-ZLą]DQLHPSRZ\ĪV]\FKSUREOHPyZ– LFHOHPNROHMQ\FKEDGDĔ– PRĪHVLĊ VWDüDOER dobór innej metody, albo wyszukiwanie i grupowanie aukcji podobnych do siebie (np. w konkretnej kategorii)7.
7 2F]\ZLĞFLHVWZLHUG]HQLDWH]ZLą]DQHVą]PRĪOLZ\PLGRX]\VNDQLDLQIRUPDFMDPLZUa-PDFK WRF]ąF\FK VLĊ DXNFML Z ,QWHUQHFLH ,QQH LQIRUPDFMH PRĪQD X]\VNDü FKRFLDĪE\ Z GURG]H EH]SRĞUHGQLHJREDGDQLDXF]HVWQLNyZDXNFMLFRMHGQDNZLąĪHVLĊ]QLHSRUyZQ\ZDOQLHZLĊNV]\PL NRV]WDPLUHDOL]DFMLEDGDQLD LWREH]JZDUDQFMLX]\VNDQLDVDW\VIDNFMRQXMąF\FKZ\QLNyZ
Literatura
1. BereziĔVNL0+RáXELHF-:DJQHr D. (2009), Hierarchiczna struktura poznania – piramida wiedzy, w: „6WXGLDL0DWHULDá\”, nr 19 (s. 5–17), Bydgoszcz: PSZW. 2. Chmielarz W. (2006), Próba analizy porównawczej serwisów aukcji internetowych
w Polsce, w: :VSyáF]HVQHWUHQG\ZLQIRUPDW\FHHNRQRPLF]QHM, s. 13–26, Warsza-wa: Roczniki KAE nr 16, SGH.
3. *UHJRU%6WDZLV]\ĔVNL M. (2002), e-Commerce, Bydgoszcz: Branta.
4. Kodeks Cywilny (1964), Ustawa z dnia 23 kwietnia 1964 r. – Kodeks cywilny, DzU 1964, nr 16, poz. 93.
5. Morzy M., Wierzbicki A. (2007), Eksploracja aukcji internetowych w poszukiwa-niu pozytywnej i negatywnej reputacji sprzedawców, w: Technologie przetwarza-nia danych, red. T. Morzy, M. Gorawski, R. Wrembel, s. 103–114), 3R]QDĔ WPP. 6. Olszak C., Ziemba E. (2011), Rozwój
e-$GPLQLVWUDFML5RG]DMHLSR]LRP\GRMU]Dáo-ĞFL H-8VáXJ SXEOLF]Q\FK, w: =HV]\W\ 1DXNRZH 8QLZHUV\WHWX 6]F]HFLĔVNLHJR nr (NRQRPLF]QH 3UREOHP\ 8VáXJ QU s. 254–265, Szczecin: Wydawnictwo 8QLZHUV\WHWX6]F]HFLĔVNLHJR
7. Ostasiewicz S., Rusnak Z., Siedlecka U. (1997), Statystyka, :URFáDZ :\GDZQLc-two AE.
8. 3LDVHFNL - 5RF]QLDN 5 =\JPXQW $ .RĨODN - Analiza wzorców niele-JDOQ\FK ]DFKRZDĔ Z DXNFMDFK LQWHUQHWRZ\FK, w: Technologie przetwarzania da-nych, red. T. Morzy, M. Gorawski, R. Wrembel, s. 231–242), 3R]QDĔ WPP. 9. Strzelecki A. (2008), 7UDQVDNFMH QD DXNFMDFK LQWHUQHWRZ\FK ĨUyGáHP ZLHG]\
R MDNRĞFL XVáXJ VSU]HGDwcy, w: Bazy danych: Rozwój metod i technologii, red. S. Kozielski, s. 205–214, Warszawa: :.à.
10. 6WU]HOHFNL $ %DFHZLF] 7 ĝFLDĔVNL 0 Robot sieciowy w eksploracji internetowego systemu aukcyjnego i ocena handlu C2C w Polsce, w: Komputero-wo ]LQWHJURZDQH]DU]ąG]DQLH, red. R. Knosola, s. 459–468, Opole: PTZP.
11. Welfe A. (1998), Ekonometria, Warszawa: PWE.
12. =DNRQQLN à &]HUZRQND 3 $QDOL]D Z\EUDQ\FK ]DFKRZDĔ XĪ\WNRZQLNyZ aukcji internetowych, w: 3U]HGVLĊELRUF]RĞüL]DU]ąG]DQLH, t. XVI, Zes]\W F]ĊĞü II, àyGĨ 3L= ZGUXNX
13. ĩąGáR 7 :\ZLDá - Prognozowanie szeregów czasowych ]D SRPRFą Sa-kietu SPSS, Kraków: SPSS Polska.
AN ATTEMPT OF MODELING PRICES ON ONLINE AUCTIONS
Summary
In this article the author is trying to model the final price on online auctions. This attempt is taken on the basis of a large quantity of completed auction. The data come from one of the biggest Polish online auction portal. In the article the author presents the model that compiles the final price of the good with the set of parameters such as the number of bidders, time of the bids and the amount of bids for a specific moment in time.
Keywords: electronic commerce, online auctions, prices of goods.
![XF]HĔ QLH VSHáQLD Z\PDJDĔ NRQLHF]Q\FK QLH RSDQRZDá ZLDGRPRĞFLL XPLHMĊWQRĞFLXPRĪOLZLDMąF\FKGDOV]ąQDXNĊ x D (2) (minimalnie](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)