网购平台在线声誉机制作用的实证研究方法评析

发布时间：2018-05-04 07:40

  本文选题：电子商务 + 在线声誉机制　； 参考：《数学的实践与认识》2016年19期

【摘要】：在线声誉机制是网购平台重要的信号机制,是平台可持续成长的基础.从理论基础、研究假设、数据来源、变量选择、模型应用等方面,全面梳理了在线声誉机制作用的实证研究方法,包括Hedonic回归、Logit、Probit、Poisson、Tobit、截取正态回归、样本选择回归、固定效应、广义最小二乘法等模型的应用.最后展望未来相关研究及方法,并构建在线声誉机制作用的实证研究综合框架.
[Abstract]:Online reputation mechanism is an important signaling mechanism of online shopping platform and the foundation of its sustainable growth. From the aspects of theoretical basis, research hypothesis, data source, variable selection, model application and so on, this paper comprehensively combs the empirical research methods of online reputation mechanism, including Hedonic regression, probiton Tobitt, intercepting normal regression, sample selection regression, fixed effect, etc. Application of generalized least square method and other models. Finally, it looks forward to the relevant research and methods in the future, and constructs a comprehensive framework of empirical research on the role of online reputation mechanism.
【作者单位】： 厦门理工学院经济与管理学院;
【基金】：国家社会科学基金项目《平台型电子商务诚信体系中私人秩序的实证与运作研究》(12BGL121)
【分类号】：F713.36

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本文编号：1842169