Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/225307 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2020
Quellenangabe: 
[Journal:] WISTA – Wirtschaft und Statistik [ISSN:] 1619-2907 [Volume:] 72 [Issue:] 5 [Publisher:] Statistisches Bundesamt (Destatis) [Place:] Wiesbaden [Year:] 2020 [Pages:] 91-102
Verlag: 
Statistisches Bundesamt (Destatis), Wiesbaden
Zusammenfassung: 
Dynamische Preissetzung, also die laufende Anpassung von Preisen für Waren und Dienstleistungen an die Marktsituation durch die Verwendung maschineller Algorithmen, verbreitet sich im Onlinehandel immer stärker. Die derzeitige Praxis der monatlichen Preiserhebung und Berechnung des Verbraucherpreisindex berücksichtigt diese Entwicklung nur ansatzweise. Die dynamische Preissetzung könnte damit Verzerrungen im derzeitigen Verbraucherpreisindex verursachen. Aus diesem Grund hat das Statistische Bundesamt Preisdaten von Konsumartikeln des Kalenderjahres 2019 analysiert, die automatisiert in deutlich höherer Frequenz erhoben wurden als bei der traditionellen Preiserhebung üblich. Dieser Aufsatz beschreibt dynamische Preissetzungsverfahren ebenso wie Saison­ und Kalendereffekte in der Preissetzung und analysiert diese in Bezug auf ihr Verzerrungspotenzial für den Verbraucherpreisindex.
Zusammenfassung (übersetzt): 
Dynamic pricing, i.e. the frequent adaptation of prices for goods and services to the market situation through the application of automatic algorithms, is becoming increasingly common in online trade. The current practice of monthly price collection and computation of the consumer price index only partially incorporates this development. Hence, dynamic pricing could cause distortions in the current consumer price index. Therefore, the Federal Statistical Office has analysed price data of consumable articles of the calendar year 2019. They were collected automatically with much higher frequency than in the traditional price collection. This article describes dynamic price setting behaviour as well as seasonal effects and calendar effects and analyses them in relation to potential biases in the consumer price index.
Schlagwörter: 
Verbraucherpreisindex
dynamische Preissetzung
Indexberechnung
automatisierte Preiserhebung
Onlinehandel
consumer price index
dynamic pricing
index calculation
automated price collection
online trade
Dokumentart: 
Article

Datei(en):
Datei
Größe





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.