Simulazioni di mercato: prediction market vs preference market

Le simulazioni di mercato che si pongono l’obiettivo di studiare le preferenze dei consumatori si suddividono in 2 tipologie distinte: prediction markets da un lato, preference markets dall’altro.

Entrambe queste tipologie di simulazione vengono utilizzate per stimare le preferenze attuali di un target rispetto a degli stimoli (candidati alle elezioni, prodotti, ecc…) ma anche per prevedere eventi futuri basandosi sulla convergenza del prezzo di mercato verso un valore condiviso (Dahan et al. 2008) sulla cosidetta wisdom of crowds (cioè la saggezza popolare descritta da Surowiecki 2004); è interessante analizzare come ciascuna di esse possieda alcuni caratteri distintivi.

Il prediction market (ad esempio Berg, Nelson and Rietz, 2008) è una metodologia che viene utilizzata per prevedere con largo anticipo degli accadimenti futuri. I titoli scambiati all’interno di un prediction market rispecchiano la probabilità che un evento accada (ad esempio: che il candidato X venga eletto alla carica Y, oppure che il partito Z superi alle elezioni amministrative la soglia di W di voti, o ancora che entro un anno dal lancio il prodotto A venda almeno B unità, ecc…). Più alto risulta essere il prezzo del titolo, più è probabile che l’evento che si intende prevedere accada realmente. Esempi di prediction markets sono gli Iowa Electronic Markets (http://www.biz.uiowa.edu/iem/) , l’Hollywood Stock Exchange (http://www.hsx.com/) ed il Foresight Exchange (http://www.ideosphere.com/fx/)

Il preference market (ad esempio Dahan, Soukhoroukova and Spann, 2007) è invece un approccio utilizzato per studiare le preferenze attuali degli appartenenti ad un determinato target rispetto a più alternative possibili (ad esempio: concetti o funzionalità di prodotto, design alternativi, possibili candidati alle prossime elezioni, ecc…). Anche in questo caso più elevato è il valore che un titolo raggiunge durante la contrattazione, maggiori sono i favori nei confronti di ciò che il titolo rappresenta.

Le differenze sostanziali tra le 2 metodologie possono essere riassunte nei seguenti punti:

=> Tempistica:

• il prediction market dura nel tempo (solitamente fino al compiersi dell’evento che si intende prevedere)
• il preference market generalmente si conclude nel giro di pochi minuti (in quanto non è previsto l’influsso di nuove informazioni)

=> Partecipazione/riservatezza:

• il prediction market è generalmente aperto a tutti coloro che intendono partecipare
• il preference market è riservato ad un campione ristretto di persone che vengono invitate dal ricercatore

=> Dinamicità:

• il preference market non prevede l’influsso di nuove informazioni durante l’apertura del mercato stesso
• il prediction market serve proprio per valutare l’impatto di eventi intermedi (ad esempio il congresso di un partito) sulla probabilità dell’evento futuro (ad esempio l’elezione del candidato di quel partito)

=> Incentivazione:

• il prediction market è solitamente auto-incentivante in quanto è previsto il pagamento in denaro del controvalore del titolo al momento della chiusura del mercato
• il preference market generalmente prevede l’assegnazione di un premio correlato al valore del portafoglio titoli posseduto al fine contrattazioni

Prediction market e preference market sono quindi 2 tipologie di simulazioni che possono trovare specifiche applicazioni in funzione del bisogno conoscitivo che si intende soddisfare.

Bibliografia:

Berg, J.E., F. Nelson, T. Rietz (2008) "Prediction market accuracy in the long run",
International Journal of Forecasting, 24, 285–300

Dahan, E., A. Kim, A. Lo, T. Poggio, N. Chan (2008), “Securities Trading of Concepts (STOC)”, MIT, Working Paper

Dahan E., A. Soukhoroukova and M. Spann (2007) "Preference Markets: Organizing Securities Markets for Opinion Surveys with Infinite Scalability", MIT, Working Paper

Surowiecki, J. (2004). The Wisdom of Crowds. New York: Doubleday

Securities Trading Of Concepts (STOC): un nuovo metodo per studiare le preferenze dei consumatori

Inizio a postare su questo blog presentando a chi non ne fosse ancora a conoscenza il metodo delle Securities Trading Of Concept (STOC) ideato nel da Ely Dahan, un professore di marketing al Massachusetts Institute of Technology (MIT) assieme ad alcuni colleghi ed ancora in fase di perfezionamento (Dahan et al, 2008).

Di che si tratta? In due parole si tratta di un mercato virtuale e fittizio nel quale al posto delle azioni vengono scambiati dei concetti di prodotto. La logica alla base di questa metodologia di ricerca è che le regole che sono alla base del libero mercato, ed in particolare il principio di efficienza dei mercati, noto come Market Efficiency Hypothesis (Hayes 1945, Fama 1970) ed il modello di comportamento razionale dei mercati, cioè il Rational Expectation Model (Radner 1979, Forsythe and Lundholm 1990) siano applicabili anche simulazioni dove gli oggetti di scambio non siano le azioni di aziende quotate in borsa, le materie prime, le monete, ecc.. ma piuttosto i concetti che descrivono delle soluzioni alternative di nuovi prodotti.

Il meccanismo funziona in modo piuttosto semplice:

(1) si identificano alcuni partecipanti ed a ciascuno di questi si fornisce loro una quantità (solitamente uguale) di denaro (abitualmente virtuale, ma talvolta anche reale) e di “azioni”, cioè di titoli che rappresentano concetti di prodotto.

(2) si inviano i partecipanti a scambiarsi le azioni con l’obiettivo di aumentare il valore del proprio portafoglio (composto dalla somma del valore delle azioni e del denaro contante).

(3) i partecipanti effettuano sia proposte di vendita per azioni possedute che offerte d’acquisto per quelle desiderate, cercando di acquistare azioni sottovalutate e vendere azioni sopravvalutate, basandosi quindi non soltanto sulle proprie valutazioni delle azioni, ma anche e soprattutto su quelle che si presumono essere le altrui valutazioni dei titoli (quindi sull’andamento del mercato)

(4) si interrompono le contrattazioni dopo circa 15-60 minuti di contrattazione e, nel caso siano stato fornito del denaro virtuale, si calcola il valore del portafogli di ciascun partecipante e si premiano il/i partecipante/i il cui portafoglio ha un valore maggiore.

Un esempio del suddetto metodo riportato da Dahan et al (2008) e riguarda alcuni Crossover Utility Vehicles (CUV) i quali sono dei veicoli che offrono le caratteristiche tipiche dei SUV (Sport Utility Vehicles), quindi maggiore capacità di carico ed un utilizzo più sportivo/fuoristrada con consumi più bassi, migliore sicurezza e migliore manovrabilità.

L’esperimento realizzato nel 2001 durante un corso MBA al MIT è consistito nel proporre a 43 studenti 8 CUV: 3 di questi rappresentavano dei veicoli già presenti sul mercato da tempo (BMW X5, Lexus RX300, Mercedes-Benz ML320), 4 erano veicoli appena lanciati sul mercato (Acura MDX, Audi All-Road, Pontiac Aztek, Toyota Highlander) ed 1 era un veicolo non ancora lanciato sul mercato (Buick Rendezvous).

All'inizio del test ad ogni partecipante sono stati forniti 10.000 dollari virtuali e 100 azioni di ciascun veicolo (per un totale di 800 “azioni” cadauno), assieme ad una “scheda” virtuale che descriveva sia le caratteristiche tecniche che quelle estetiche (attraverso delle fotografie) di ciascun veicolo.

Il mercato virtuale duro soltanto circa 15 minuti durante i quali furono registrate 320 transazioni di compravendita di azioni.

Grazie all’analisi dei prezzi finali ma anche all’andamento dei prezzi delle azioni è stato possibile stabilire una classifica di preferenza dei veicoli consentendo ai partecipanti di attribuire la dovuta importanza a quei fattori (estetica, brand image, ecc…) che difficilmente vengono rilevati correttamente attraverso tecniche alternative (quali ad esempio la conjoint analysis).

Allo stesso tempo il metodo STOC rappresenta un’interessante alternativa alle tecniche di analisi delle preferenze più tradizionali dal punto di vista del coinvolgimento degli intervistati, i quali si trovano coinvolti in un sorta di gioco più coinvolgente di un’intervista o della auto-compilazione di un questionario.

Un altro elemento che rende il metodo STOC sicuramente interessante è la capacità di riuscire a gestire in contemporanea un numero anche molto elevato di stimoli alternativi, in quanto per il corretto funzionamento di questo meccanismo non è necessario che tutti i partecipanti prendano atto e valutino tutti i concetti di prodotto, ma bensì è sufficiente che vi sia un rapporto minimo di partecipanti/stimoli (il quale deve essere valutato caso per caso).

Alcuni aspetti relativi al metodo STOC che devono ancora essere perfezionati sono:

(a) la possibilità di estendere l’utilizzo di questo meccanismo di rilevazione anche a target socio-culturali diversi (per ora il metodo è stato testato principalmente con studenti universitari)

(b) la necessità di perfezionare gli strumenti di valutazione del tempo necessario per la chiusura delle contrattazioni, il quale sostanzialmente dipende dal convergere del prezzo di mercato di ciascuna azione verso un valore consensuale

(c) la necessità di controllare gli effetti dell’eccessiva volatilità del prezzo delle singole azioni (ad esempio dovute all’operato di speculatori) grazie a metriche/strumenti di correzione

(d) la necessità di validare dal punto di vista quanto più possibile oggettivo la qualità dei risultati ottenuti mediante questo metodo (ad esempio paragonando le previsioni di vendita con le vendite effettivamente realizzate)

Nel complesso il metodo STOC si propone come valida alternativa alle più classiche tecniche di analisi delle preferenze dei consumatori, consentendo alle aziende di anticipare ed ampliare l’inizio la fase di selezione dei concetti di prodotto.

Metodi simili a STOC sono già stati applicati con successo alla previsione dei risultati elettorali (http://www.biz.uiowa.edu/iem/), alla stima delle vendite dei film (http://www.hsx.com/) ed alla previsione di eventi futuri (http://www.ideosphere.com/fx/).

E’ dunque verosimile che il metodo STOC possa essere impiegato non soltanto nella fase di selezione dei concetti di prodotto ma anche in tutte quelle circostanze dove sia necessario scegliere tra più alternative dove le componenti estetiche ed il brand giocano un ruolo importante (campagne pubblicitarie, test di packaging alternativi, ecc…).

Per ogni approfondimento sul metodo STOC e/o per valutare l’applicabilità del metodo STOC ad un contesto particolare sono a vostra disposizione all’indirizzo email lucameyer@vodafone.it oppure telefonicamente al 339.4950021.

Bibliografia:

Dahan, E., A. Kim, A. Lo, T. Poggio, N. Chan (2008), “Securities Trading of Concepts (STOC)”, MIT, Working Paper

Fama, E. (1970), “Efficient capital markets: A review of theory and empirical work”, Journal of Finance, 25, 383-417

Forsythe, R. & R. Lundholm (1990), “Information aggregation in an experimental market”, Econometrica, 58, 309-347

Hayek, F. (1945), “The Use of Knowledge in Society”, American Economic Review, XXXV, No. 4, September, 519-30

Radner, R. (1979), “Rational expectations equilibrium: Generic existence and the information revealed by prices”, Econometrica, 47, 654-677