Эффекты учета неоднородности характеристик в ценовых индексах видеоигр
DOI:
https://doi.org/10.22394/1993-7601-2024-75-78-97Ключевые слова:
гедонистические регрессии, видеоигры, ценовые индексы, модели с фиксированными эффектами, модели со случайными эффектами, многоуровневые моделиАннотация
В данной работе предпринята попытка построения гедонистических ценовых индексов для рынка компьютерных игр за период с 2007 по 2023 г. Особенность работы в том, что в использованных гедонистических регрессиях появляется учет дополнительных факторов, отражающих реакцию потребителя на объект исследования, в то время как в предыдущих исследованиях рассматривались лишь параметры объектов, задаваемые производителем. Кроме того, ранее моделировались цены, назначенные производителем в момент выпуска игры, и период исследования не захватывал 2022 и 2023 гг., а в настоящей работе используются финальные цены продуктов, зафиксированные на момент сбора данных, и период захватывает 2023 г. В гедонистической регрессии зависимость цены от времени очищается от влияния ряда характеристик игр и некоторых факторов спроса на них, но есть ненаблюдаемые трудно специфицируемые наборы характеристик, например такие, как особенности жанра или режима игры. Учесть эффекты описанных переменных непосредственно в уравнении модели затруднительно, но если предположить их некоррелированность с явно специфицированными в модели переменными, то их можно трактовать как разного рода случайные эффекты, что позволяет получить эффективные и, возможно, даже состоятельные оценки ценового индекса. Для построения индексов применяется гедонистический подход с временными фиктивными переменными, который модифицируется для учета описанных выше случайных эффектов. Использованный подход позволяет выявить факторы, эффекты которых на цены существенно различаются в зависимости от того, в каких жанрах, режимах и группах по масштабу пользовательской аудитории оказываются объекты. В заключительной части исследования анализируются ежемесячные данные с 2020 по 2023 г. для более глубокого изучения эффектов после февраля 2022 г. Индексы, построенные на годовых данных в интервале 2007–2023 гг., отражают ключевые мировые экономические события, что входит, на первый взгляд, в противоречие с мнением экспертов игровой индустрии о слабой чувствительности игрового рынка к кризисам. Однако анализ, проведенный на ежемесячных данных, позволяет убедиться в том, что игровая отрасль обладает очень высокой скоростью адаптации к экономическим и политическим потрясениям.Скачивания
Библиографические ссылки
Арсланов М. В., Ратникова Т. А. (2024). Ценовой индекс на компьютерные игры: что скрыто от невооруженного глаза? Экономика и математические методы, 60 (3) (в печати).
Ильянов Д. С., Чернышева Т. К., Юревич М. А. (2020). Источники роста экономики в ХХI веке: индустрия видеоигр. Теоретическая и прикладная экономика, 3, 78–89. DOI: 10.25136/2409‑8647.2020.3.31693.
Турунцева М. Ю., Зямалов В. Е. (2022). Гедонистические ценовые индексы: опыт применения к российскому рынку. Экономический журнал Высшей школы экономики, 26 (3), 429–449. DOI: 10.17323/1813‑8691‑2022‑26‑3‑429‑449.
Berndt E. R., Griliches Z. (1990). Price indexes for microcomputers: An exploratory study. NBER Working Paper 3378. National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w3378/w3378.pdf
Brasington D. M., Hite D. (2008). A mixed index approach to identifying hedonic price models. Regional Science and Urban Economics, 38 (3), 271–284. DOI: 10.2139/ssrn.928252.
Choi K. J., Hwang J. H., Lee J. Y. (2021). Different effects of price discounts on game purchase: Comparison between single and multi-games. The Journal of the Korea Contents Association, 21 (6), 561–571. DOI: 10.5392/JKCA.2021.21.06.561.
Court A. T. (1939). Hedonic price indexes: with automotive examples. The Dynamics of Automobile Demand: Based Upon Papers Presented at a Joint Meeting of the American Statistical Association and the Econometric Society in Detroit, Michigan on December 27, 1938.
Cox J. (2014). What makes a blockbuster video game? An empirical analysis of US sales data. Managerial and Decision Economics, 35 (3), 189–198. DOI: 10.1002/mde.2608.
Cox J. (2017). Play it again, Sam? Versioning in the market for second-hand video game software. Managerial and Decision Economics, 38 (4), 526–533. DOI: 10.1002/mde.2800.
Gretz R. T. (2010). Console price and software availability in the home video game industry. Atlantic Economic Journal, 38 (1), 81–94. DOI: 10.1007/s11293‑009‑9209‑3.
Leavens D. H. (1938). Report of the Atlantic City and Indianapolis meetings, December 27–30, 1937. Econometrica, 6 (2), 180–192.
Triplett J. E. (1996). High-tech industry productivity and hedonic price indices. In: Industry Productivity: International Comparison and Measurement Issues, 119–142. Paris: OECD.
White A. G., Abel J. R., Berndt E. R., Monroe C. (2004). Hedonic price indexes for personal computer operating systems and productivity suites. NBER Working Paper 10427. National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w10427/w10427.pdf.
Arslanov M. V., Ratnikova T. A. (2024). Price index for computer games: What is hidden from the naked eye? Economics and Mathematical Methods, 60 (3) (in print) (in Russian).
Berndt E. R., Griliches Z. (1990). Price indexes for microcomputers: An exploratory study. NBER Working Paper 3378. National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w3378/w3378.pdf
Brasington D. M., Hite D. (2008). A mixed index approach to identifying hedonic price models. Regional Science and Urban Economics, 38 (3), 271–284. DOI: 10.2139/ssrn.928252.
Choi K. J., Hwang J. H., Lee J. Y. (2021). Different effects of price discounts on game purchase: Comparison between single and multi-games. The Journal of the Korea Contents Association, 21 (6), 561–571. DOI: 10.5392/JKCA.2021.21.06.561.
Court A. T. (1939). Hedonic price indexes: with automotive examples. The Dynamics of Automobile Demand: Based Upon Papers Presented at a Joint Meeting of the American Statistical Association and the Econometric Society in Detroit, Michigan on December 27, 1938.
Cox J. (2014). What makes a blockbuster video game? An empirical analysis of US sales data. Managerial and Decision Economics, 35 (3), 189–198. DOI: 10.1002/mde.2608.
Cox J. (2017). Play it again, Sam? Versioning in the market for second-hand video game software. Managerial and Decision Economics, 38 (4), 526–533. DOI: 10.1002/mde.2800.
Gretz R. T. (2010). Console price and software availability in the home video game industry. Atlantic Economic Journal, 38 (1), 81–94. DOI: 10.1007/s11293‑009‑9209‑3.
Ilyanov D. S., Chernysheva T. C., Yurevich M. A. (2020). Sources of economic growth in the XXI century: Video game industry. Theoretical and Applied Economics, 3, 78–89 (in Russian). DOI: 10.25136/2409‑8647.2020.3.31693.
Leavens D. H. (1938). Report of the Atlantic City and Indianapolis meetings, December 27–30, 1937. Econometrica, 6 (2), 180–192.
Triplett J. E. (1996). High-tech industry productivity and hedonic price indices. In: Industry Productivity: International Comparison and Measurement Issues, 119–142. Paris: OECD.
Turuntseva M. Yu., Zyamalov V. E. (2022). Hedonic price indices: Application to the Russian market. HSE Economic Journal, 26 (3), 429–449 (in Russian). DOI: 10.17323/1813‑8691‑2022‑26‑3‑429‑449.
White A. G., Abel J. R., Berndt E. R., Monroe C. (2004). Hedonic price indexes for personal computer operating systems and productivity suites. NBER Working Paper 10427. National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w10427/w10427.pdf.