The influence of seller learning and time constraints on sequential bargaining in an artificial perishable goods market - HAL-SHS - Sciences de l'Homme et de la Société Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2009

The influence of seller learning and time constraints on sequential bargaining in an artificial perishable goods market

Résumé

This paper investigates the formation of prices in a perishable goods market where agents bargain repeatedly through pair-wise interactions. After extensive field observations, we chose to focus on two aspects that seem important to actors of this market : the passage of time and update in judgement when gathering information. The main feature of the market is that a seller bargaining with a buyer has incomplete information about buyer's willingness to pay and is not sure how her trading partner will evaluate an offer or compare it with other options. On the other hand, buyers have limited time to look for good sand cannot meet all possible sellers before making a decision. Hence agents cannot calculate the best price to offer but receive information through limited interactions, and use this information to choose their actions.
An agent-based model was built to represent a frame work that mimics the observed market institution and where agent's possible behaviours and learning was made as consistent as possible with gathered data. Simulations were run, first for sensitivity analysis concerning main parameters, then to test the dependence of agents'learning to (a) the time buyers can spend on the market and (b) the frequency of update in learning by sellers. To validate the model, features produced by the simulated market are compared to the stylized facts gathered for negotiation about four goods. We reproduce the main features of the data on the dynamics of offers, transaction prices and agents'behavior during the bargaining phases.
Cet article porte sur la formation des prix dans un marché de biens périssables où les agents négocient de gré à gré de façon répétée. Après avoir accompli un important travail sur le terrain, nous choisissons de nous concentrer sur deux aspects importants pour les acteurs : le temps et les changements de jugements des individus qui reçoivent de nouvelles informations. Ce marché se caractérise par une méconnaissance par le vendeur des critères de choix de son client (valeur de réservation, comment ce client évalue les offres reçues et les compare aux autres options sur le marché). D'autre part, les acheteurs ont une contrainte temporelle et ne peuvent pas rencontrer tous les vendeurs avant de prendre une décision. Ainsi, acheteurs et vendeurs ne peuvent pas calculer le meilleur prix à offrir ou à accepter mais, recevant des informations au cours de leurs rencontres, ils adaptent leur comportement à cette information. Nous avons construit un modèle multi-agents dont l'environnement reproduit un marché empirique (le MIN, marché de gros en fruits et légumes de Marseille) et dont les agents ont des règles de décision et d'apprentissage cohérentes avec les données de terrain. Des simulations ont permis de tester l'impact marginal de chaque paramètre puis de deux variables précises : (a) le temps que les acheteurs passent sur le marché et (b) la fréquence de réévaluation de ses croyances par le vendeur. Pour valider le modèle, nous comparons les faits produits par le marché simulé et ceux provenant de données empiriques réelles concernant les négociations et transactions pour 4 types de biens. Nous reproduisons les faits principaux concernant la dynamique des offres, les prix des transactions et l'émergence de négociation.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

halshs-00353505 , version 1 (15-01-2009)

Identifiants

  • HAL Id : halshs-00353505 , version 1

Citer

Sonia Moulet, Juliette Rouchier. The influence of seller learning and time constraints on sequential bargaining in an artificial perishable goods market. 2009. ⟨halshs-00353505⟩
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