Zusammenfassung
Im Rahmen dieses Kapitels werden drei empirische Anwendungen von virtuellen Börsen im so genannten Business-to-Consumer (B2C)-Bereich untersucht. Die Abgrenzung zum in Kapitel 7 dargestellten Bereich der unternehmensinternen virtuellen Börsen besteht dahingehend, dass im B2C-Bereich für die Teilnehmer die Möglichkeit zur Selbstanmeldung sowie freier Zugang über das Internet besteht. Der Betreiber der virtuellen Börse ermöglicht dabei Konsumenten die freiwillige Teilnahme. Demgegenüber zeichnet sich eine unternehmensinterne virtuelle Börse (d.h. im Business-to-Business (B2B)-Bereich) durch einen beschränkten Zugang, beispielsweise über Intranet, sowie die Ansprache eines eingeschränkten Teilnehmerkreises aus (z.B. nur Planungsverantwortliche des Unternehmens).
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Literatur
Siehe auch Spann/Skiera (2001).
Vgl. Eliashberg et al. (2000), S. 227, und Shugan (2000), S. 67 f.
Vgl. Sawhney/Eliashberg (1996), S. 114, und Eliashberg et al. (2000), S. 227.
Vgl. Pennock et al. (2000), S. 12.
Vgl. Gruca (2000), S. 10.
Vgl. Hanssens/Parsons/Schultz (2001), S. 386.
Vgl. Hanssens/Parsons/Schultz (2001), S. 381.
Vgl. Armstrong (2001b), S. 444.
Vgl. Armstrong (2001b), S. 453, Stewart (2001), S. 83, und Berekoven/Eckert/Ellenrieder (1991), S. 85.
Vgl. Armstrong (2001b), S. 463.
Vgl. Hanssens/Parsons/Schultz (2001), S. 379 f., und Armstrong (2001b), S. 461.
Siehe hierzu Abschnitt 6.3.2 sowie Abschnitt 6.4.2.
Neben jeweils einer virtuellen Börse für die erwarteten Punktgewinne eines Spieltags wird noch eine weitere Börse für die am Ende der Saison erwartete Gesamtpunktzahl der Teams veranstaltet. Diese weitere virtuelle Börse wird im Rahmen dieser Arbeit nicht untersucht.
Die Fußballbörse startete am 3. Spieltag der Saison 1999/2000.
Ein Team gewinnt (verliert) ein Spiel, falls es mehr (weniger) Tore als die gegnerische Mannschaft erzielt. Bei einem Unentschieden erzielen beide Teams gleich viele oder gar keine Tore.
Siehe hierzu die Regeln der deutschen Bundesliga (vgl. DFB (2001), S. 3).
“Pennystocks„ haben einen Aktienpreis von unter 1€ bzw. 1$.
Hierbei bezeichnet “Heimteam„ das Team, in dessen Heimatort das Spiel stattfindet und “Auswärtsteam„ das jeweils andere Team (z.B. wird bei einem Spiel von Eintracht Frankfurt gegen Bayern München im Frankfurter Waldstadion Eintracht Frankfurt als “Heimteam„ bezeichnet).
Eine Abdiskontierung der erwarteten Aktienauszahlung ist nicht erforderlich, da die Gesamtdauer einer virtuellen Börse an einem Spieltag in der Regel lediglich 4 Tage beträgt.
Folglich können keine Depotwerte einer vorangegangenen virtuellen Börse (z.B. vom Spieltag davor) übertragen werden.
Dabei erfolgt die Füllung des Orderbuchs vergleichbar zu der in Abschnitt 4.4.3.2 beschriebenen Vorgehensweise.
Daher bezeichnet T Z,vB in dieser empirischen Studie streng genommen 15 Zeitpunkte für das Ereignis “Ende des ersten Handelstages der virtuellen Börse„ für jeden der 15 Spieltage. Allerdings ist für die Analyse der Prognosegüte die (pro Spieltag gleiche) Zeitdauer zwischen dem Zeitpunkt für die Ableitung der Prognosen aus den Aktienkursen der virtuellen Börse und dem Ende der jeweiligen Spiele von Bedeutung und nicht das genaue Datum von T Z,vB .
TZ,vB bezeichnet den Zeitpunkt der Veröffentlichung der alternativen Expertenprognose.
Vgl. Pope/Peel (1989), S. 328.
In der Darstellung von Fußballergebnissen (z.B. für Fußballwetten) werden in der Regel Heimsiege mit T, Unentschieden mit ‘0’ und Auswärtssiege mit ‘2’ gekennzeichnet.
Nach Armstrong (2001b) sind einfache Prognosemethoden mitunter die sinnvollste Alternative (vgl. Armstrong (2001b), S. 444).
Vgl. Krafft (1997), S. 631 f., und Morrison (1969). Bei Vernachlässigung der Unentschieden handelt es sich, ebenso wie bei Anwendungen der Logistischen Regression, um nur zwei mögliche Ergebnisklassen.
Vgl, Krafft (1997), S. 632.
Für die Quote der Heimsiege von 61,8% ergibt sich ein PCC-Wert von 52,78%.
Die Wettquoten der Sportwette “Oddset„ sind auf der Website www.oddset.de frei verfügbar und werden in der Regel dienstags (T Z,vB ) vor einem Spieltag veröffentlicht. Die Zeitschrift “Sport. Bild„ erscheint mittwochs (T Z,vB ) vor einem Spieltag und enthält als Rubrik den “Elferwetten-Tipp„. 370 Siehe beispielsweise Pope/Peel (1989) und Gandar et al. (1998).
Vgl. Pope/Peel (1989), S. 324.
Vgl. Pope/Peel (1989), S. 325 f.
Für jeden der drei möglichen Ausgänge eines Spiels gibt der Buchmacher eine fixe Wettquote bekannt (d.h. eine Wettquote für Heimsieg, eine für Unentschieden und eine für Auswärtssieg). Die Wettquote für einen bestimmten Spielausgang entspricht der Auszahlung für jeden € Einsatz, falls dieser Spielausgang eintritt.
Für den vorletzten Spieltag lag kein Expertentipp der Fachzeitschrift “Sport Bild„ vor.
Siehe ebenfalls Hausch/Ziemba/Rubinstein (1981). 376 “Sportwetten Gera„ verwendet ebenfalls fixe Wettquoten.
Die Differenz zwischen der Rendite bei fairen Wettquoten und der Rendite bei Wettquoten mit Provision ist kleiner als 25% (19%), da diese Provision in den Wettquoten enthalten ist und somit nur im Fall einer erfolgreichen Wette anfällt (d.h., in diesem Fall ist die Auszahlung um 25% bzw. 19% niedriger als bei fairen Wettquoten).
Inzwischen gibt es zu fast jedem amerikanischen Film eine eigene Website zu Marketingzwecken. Siehe beispielsweise: www.lordoftherings.net, www.clubmoulinrouge.com und harrypotter.warnerbros.com.
Die Daten der Hollywood Stock Exchange sowie Daten zu den entsprechenden Filmen wurden von HSX Research, einem Tochterunternehmen der Hollywood Stock Exchange zur Verfügung gestellt.
Neben den erwarteten US-Brutto-Einspielergebnissen von Filmen können u.a. auch die erwarteten Verkaufszahlen von Musikalben sowie zeitweise die erwarteten Gewinner in ausgewählten Kategorien der so genannten “Academy Awards„, d.h. “Oscars„, sowie der so genannten “Grammy Awards„ gehandelt werden. Die Untersuchungen der empirischen Studie beschränken sich auf die Analyse der erwarteten US-Brutto-Einspielergebnissen von Kinofilmen sowie der erwarteten “Oscar„-Gewinner.
Die Hollywood Stock Exchange hat über 725.000 registrierte Teilnehmer mit durchschnittlich über 15.000 aktiven Händlern täglich.
Würde diese Anpassung nicht stattfinden, könnten nach Bekanntgabe der US-Brutto-Einspielergebnisse des Eröffnungswochenende s Händler diese neuen Informationen zu ihren Gunsten nutzen. In diesem Fall würde dann die Handelsaktivität der Teilenehmer zur Preisanpassung über den “regulären„ Preisanpassungsmechanismus des Market Makers führen.
383 Dabei wurden Kinofilme berücksichtigt, die bei Kinostart in mehr als 650 Kinosälen vorgeführt wurden.
Eine Abdiskontierung der erwarteten Preisanpassung ist am Ende der ersten Handelsphase oder kurz davor nicht mehr erforderlich, da zwischen Handelsende und Preisanpassung in der Regel lediglich 2 Tage lagen. Der Diskontfaktor kann dabei dem Zinssatz der alternativen Anlagemöglichkeit von 6% (siehe Gestaltung der Anfangsdepots an der HSX) entsprechen.
Eine Abdiskontierung der erwarteten Aktienauszahlung erscheint in der zweiten Handelsphase nicht erforderlich, da die gesamte Dauer der zweiten Handelsphase nur ca. 3½ Wochen beträgt.
Der automatische Preisanpassungsmechanismus wird von der Hollywood Stock Exchange “Virtual Specialist„ genannt und wurde zum Patent angemeldet (siehe www.hsx.com).
Vgl. Sawhney/Eliashberg (1996), S. 114, und Eliashberg et al. (2000), S. 227. 388 Daher bezeichnet T Z,vB in dieser empirischen Studie streng genommen 69 Zeitpunkte für das jeweilige Ereignis “Handelsstopp am ersten Tag des Eröffnungswochenendes„ für die 152 verschiedenen Kinofilme (Kinofilme starteten zum Teil am gleichen Wochenende).
Vgl. Hanssens/Parsons/Schultz (2001), S. 383, und Armstrong (2001b), S. 460.
Siehe hierzu auch Abschnitt 6.3.2.2.
Vgl. Sawhney/Eliashberg (1996), S. 129.
Der Signifikanzwert (oder p-Wert) gibt die Wahrscheinlichkeit des Fehlers erster Art an, d.h., dass die Hypothese keines signifikanten Zusammenhangs fälschlicherweise abgelehnt wird (vgl. Gujarati (1995), S. 132). Als signifikant werden im Rahmen dieser Arbeit Signifikanz- bzw. p-Werte < 0,05 bezeichnet. Der Anteil der erklärten Varianz beträgt 5,45%.
Der Anteil der erklärten Varianz beträgt 3,55%.
Dies ist das übliche Vorgehen bei Wahlbörsen (vgl. Forsythe/Rietz/Ross (1999), S. 87, Forsythe et al. (1992), S. 1148, und Brüggelambert (1999), S. 49). Siehe auch Abschnitt 2.1.
Vgl. Hanssens/Parsons/Schultz (2001), S. 379.
Neben der Analyse der Preisvolatilität ist auch eine Analyse der Volatilität der einzelnen Transaktionspreise gewichtet mit der Stückzahl der Transaktion denkbar, da auf diese Weise auch die Anzahl der zu einem bestimmten Preis gehandelten Aktien berücksichtigt werden kann. Im Unterschied zu den Ausführungen dieser Arbeit errechnet Berlemann (2001) die Varianz der Prognosen für eine virtuelle Börse zur Prognose der Jahres-Inflationsrate in Deutschland für Februar 2001. Dabei verwendet er die Preise für 8 unterschiedliche Aktientypen, die jeweils 8 mögliche Intervalle für die tatsächliche Inflationsrate darstellen (siehe zur Art der Modellierung Gleichung (4–5) in Abschnitt 4.2.2). Anhand der Intervallmittelwerte aller Aktientypen, den entsprechenden Aktienpreisen und dem gewichteten Mittelwert aller Preise eines bestimmten Zeitpunkts wird eine Varianz der Prognosen zur Beurteilung der Unsicherheit errechnet (vgl. Berlemann (2001), S. 23). Allerdings ist diese Vorgehensweise auf eine Aktienmodellierung gemäß Gleichung (4–5), d.h. der Vorgabe von Intervallen für die tatsächliche Ausprägung eines zukünftigen Marktzustands in Form einer absoluten Zahl, beschränkt.
Vgl. Pinches/Kinney (1971), S. 119 f.
Vgl. Pinches/Kinney (1971), S. 123 f.
Vgl. Pinches/Kinney (1971), S. 120.
Der Aspekt der Volatilitätsschätzung bei Annahme eines den Aktienpreisen zugrunde liegenden stochastischen Prozesses (d.h. Brownsche Bewegung) soll hierbei nicht berücksichtigt werden (vgl. Garman/Klass (1980), S. 68).
Vgl. Garman/Klass (1980), S. 70. Pinches/Kinney (1971) verwenden wöchentliche Schluss-, Höchst- und Tiefstkurse (vgl. Pinches/Kinney (1971), S. 121).
Die Standardabweichung ist als Quadratwurzel der Varianz definiert, so dass auf deren Darstellung verzichtet werden kann.
Die Maßeinheit der Varianz ist hierbei [H$]2.
Die Expertenprognosen von Box Office Mojo und Box Office Report wurden in etwa zur gleichen Zeit wie der Handelsstopp am ersten Tag des Eröffhungswochenendes eines Kinofilms veröffentlicht. Der Fall eines identischen Absolute Percentage Error der HSX und Box Office Mojo sowie Box Office Report kam für keinen der untersuchten Filme vor.
Als signifikant werden im Rahmen dieser Arbeit Signifikanz- bzw. p-Werte ≤ 0,05 bezeichnet.
In diesem Zeitraum gab es zwei Wochen ohne Prognosen von Box Office Mojo.
In diesem Zeitraum gab es vier Wochen ohne Prognosen von Box Office Mojo.
In diesem Zeitraum gab es vier Wochen ohne Prognosen von Box Office Mojo.
Eine Analyse des individuellen Händlerverhaltens ist nicht Ziel dieser Arbeit.
Vgl. Eliashberg et al. (2000), S. 227.
Eine Abdiskontierung ist zur Ableitung der Prognose nicht erforderlich, da die Preise der Aktientypen zum gleichen Zeitpunkt verglichen werden.
Den minimalen Wert von 1.111 Kinosälen am Eröffhungswochenende weist der Film “Kingdom Come„ auf.
Vgl. Krafft(1997),S.626.
Dabei codieren 3 Dummy-Variablen die Zugehörigkeit zu einer der 4 Genregruppen, da bei einer nominalskalierten Variable mit m Kategorien m-1 Dummy-Variablen eingeführt werden müssen (vgl Gujarati (1995), S. 504).
Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 109.
Vgl.Gujarati(1995),S. 554.
Vgl.Krafft(1997),S.628.
Die Schätzung wurde mithilfe des Statistikpakets SPSS durchgeführt.
Vgl. Krafft (1997), S. 631, und Backhaus et al. (2000), S. 116.
Vgl. Krafft (1997), S. 630.
Als signifikant werden im Rahmen dieser Arbeit Signifikanz- bzw. p-Werte < 0,05 bezeichnet.
Vgl. Krafft (1997), S. 626.
Ein Vergleich mit dem “Proportional Chance Criterion„ (PCC) ist hierbei nicht erforderlich, da die beiden Gruppen “Treffer HSX„ und “Treffer Box Office Mojo„ in etwa gleich groß sind (vgl. Krafft (1997), S. 631 f.). Siehe auch Abschnitt 6.2.2.
Vgl. Backhaus et al. (2000), S. 120.
Die Berechnung wurde analog zur Vorgehensweise von Krafft (1997) durchgeführt (vgl. Krafft (1997), S. 636).
Der Anteil korrekter Klassifizierungen der Filme in Treffer HSX vs. Treffer Box Office Mojo beträgt bei diesem Modell 60,0%.
Vgl. Hess (1991), S. 384. Siehe hierzu auch Abschnitt 4.4.4.
Vgl. Gould (2001). Allerdings ist vermutlich die Veröffentlichung der Single eines bekannten Stars (z.B. Madonna) mit geringerer Unsicherheit verbunden.
Siehe beispielsweise www.u2.com, www.madonna.com, www.sonymusic.de und die Probestücke auf www.amazon.de.
Eine Abdiskontierung der erwarteten Aktienauszahlung erscheint nicht erforderlich, da die gesamte Dauer der ersten Runde 2 Wochen, der zweiten Runde 5 Wochen und der Zinssatz in der virtuellen Umgebung der Börse 0% betrugen.
Bei der Füllung des Orderbuchs wurden pro Aktientyp jeweils 10 Kauf- und Verkaufslimitorders eingestellt. Der Wert u für die Abweichung einer Limitorder von der vorangegangenen Limitorder betrug 0,05. Als entsprechende erste Prognose wurde eine Expertenprognose eines Kinobetreibers verwendet.
Daher bezeichnet FZ,vB in dieser empirischen Studie streng genommen zwei Zeitpunkte für das jeweilige Ereignis “Ende einer Runde der CMXX„, da das Ende einer Runde in den beiden Runden der CMXX natürlich zeitlich auseinander fällt. Inhaltlich hat es aber die gleiche Bedeutung, so dass auf eine Unterscheidung verzichtet wird.
Vgl. Hanssens/Parsons/Schultz (2001), S. 382 f.
Zur gewichteten Standardabweichung bzw. Varianz siehe Neubauer (1994), S. 87. Die ungewichtete Form ist hierbei ein Spezialfall der gewichteten Form. Die Gleichungen (6–43) bis (6–45) reduzieren sich zu den Gleichungen (6–20) bis (6–22), falls alle Gewichte jeweils den identischen Wert aufweisen.
Die Standardabweichung ist als Quadratwurzel der Varianz definiert, so dass auf deren Darstellung verzichtet werden kann.
Siehe hierzu Abschnitt 6.3.2.2.
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Spann, M. (2002). Empirische Untersuchungen zur Prognosegüte von virtuellen Börsen im Business-to-Consumer-Bereich. In: Virtuelle Börsen als Instrument zur Marktforschung. Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung, vol 104. Deutscher Universitätsverlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-81991-8_6
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