stock order

Reviews
Bernd Skiera, Martin Spann Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development   1 2 3 4 Introduction........................................................................................................................ 3 Opportunities of the Internet for New Product Development..................................... 4 Virtual Stock Markets and Their Use in New Product Development Stages............. 5 Empirical Study.................................................................................................................. 8 4.1 Design of the Study .................................................................................................. 9 4.2 Forecast Accuracy..................................................................................................... 9 4.3 Performance Compared to Expert Judgments .................................................... 11 4.4 Factors Influencing Forecast Error ....................................................................... 12 Summary and Conclusions............................................................................................. 13 References ......................................................................................................................... 14 5 6     Bernd Skiera, Martin Spann 2  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development 1 Introduction Although the Internet has not fulfilled all expectations of the stock markets, it has been  adopted  by  many  consumers  and  companies  all  around  the  world.  Recent  studies  report a 53.5% adoption rate among consumers in Germany (Eimeren et al. 2003) and a  60% adoption rate among consumers in the United States (Rayport and Jaworski 2001).  In Western Europe alone, more than 250 Mio. consumers are expected to have access to  the Internet in 2005 (European Information Technology Observatory 2004). Worldwide  business‐to‐business electronic commerce is expected to be greater than 1 Trillion USD  in 2003 (Rayport and Jaworski 2001). This wide acceptance of the Internet alters prod‐ uct  development  (Dahan  and  Hauser  2002).  Yet,  new  product  development  still  re‐ mains difficult and costly (Di Benedetto 1999, Brockhoff 1999). The flop rates of newly  launched  products  remain  high  over  the  years,  often  surpassing  50%  (Urban  and  Hauser  1993).  Hence,  even  small  improvements  in  the  new  product  development  process can have a major effect on companiesʹ profits and competitive advantage if this  flop rate is reduced.   Therefore, new methods to improve new product development are of high relevance  for  companies.  Virtual  stock  markets  could  be  such  a  method.  They  have  recently  gained much attendance (Spann and Skiera 2003c, Wolfers and Zitzewitz 2004, Polk et  al.  2003)  and  even  the  Pentagon  considered  virtual  stock  markets  as  a  tool  to  better  forecast  economic  and  political  stability  (Hulse  2003).  The  basic  idea  of  virtual  stock  markets is to make future events or market situations expressible and tradable through  virtual  stocks  (Spann  and  Skiera  2003b,  Forsythe  et  al.  1992).  Thereby,  the  cash  divi‐ dend  (payoff)  of  such  shares  of  virtual  stocks  depends  on  a  particular  outcome,  e.g.,  the success of a software development project (Ortner 2000), product sales (Plott 2000),  goodness of new product concepts (Chan et al. 2002) or new product sales (Spann and  Skiera  2003a).  Studies  show  that  virtual  stock  markets  might  have  the  potential  to  support new product development successfully (Spann and Skiera 2003a). Yet, none of  those  studies  provided  a  comprehensive  analysis  about  the  particular  stages  of  new  product development that might be supported. In addition, little is known about the  factors that influence the forecasting accuracy of virtual stock markets.  Therefore, the aim of this paper is to analyze the opportunities of virtual stock markets  to support new product development and to empirically determine factors that influ‐ ence the forecasting error of virtual stock markets. For that reason, we analyze in Sec‐ tion 2  the  impact  of  the  Internet  on  new  product  development.  Section 3  describes  virtual stock markets and their opportunities to support the different stages of the new  product  development  process.  In  Section 4,  we  describe  an  empirical  study  that  uses  virtual  stock  markets  to  forecast  the  success  of  new  products,  compare  forecasting  accuracy with those of expert judgments and analyze the factors that influence forecast  accuracy. Section 5 summarizes the implications of the paper.  3  Bernd Skiera, Martin Spann 2 Opportunities of the Internet for New Product Development Brockhoff (1999) proposes to distinguish five stages of the new product development  process,  namely  (i)  idea  generation  and  screening,  (ii)  development  of  product  con‐ cepts, (iii) research & development, design and engineering of product prototypes, (iv)  product  testing  and  (v)  product  launch.  Others  share  this  point  of  view  (Urban  and  Hauser 1993, Dahan and Hauser 2002). Therefore, we use these five stages to structure  the different ideas that have been proposed to support new product development (see  Figure 1).  Figure 1:   Opportunities of the Internet to support stages of new product development  Stages of New Product Development Idea generation & screening Opportunities of the Internet to Support NPD • Analysis of Online Communities and Newsgroups • Web-based Creativity Contests • Web-based Lead User Identification • Web-based Conjoint Analysis Product Concepts Design & Engineer Product Testing Product Launch • Web-based Design Collaboration Tools to link multinational development teams • Web-based Concept Testing (e.g., communities) • Promotion via Communities • Product Websites (e.g., movies)   Figure 1  provides  an  overview  of  the  opportunities  of  the  Internet  to  support  new  product  development.  The  idea  generation  and  screening  stage  can  be  supported  in  several ways by the Internet. Online communities and newsgroups can be systemati‐ cally analyzed for new product ideas. In addition, creativity and idea generation con‐ tests can be easily organized via the Internet (Ernst et al. 2004). Thereby or in connec‐ 4  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development tion with an online survey, a company can try to identify lead users, which it can then  use as a source for new product ideas (Urban and Von Hippel 1988, Brockhoff 2000).  In the product concept stage, consumer preferences for different new product concepts  can  be  evaluated  via  web‐based  preference  elicitation  tools  such  as  conjoint  analysis.  Thereby, the presentation of new product concepts as well as the preference elicitation  method can be conducted completely online, saving time and money, as well as mak‐ ing use of the graphic and audio capabilities of the world wide web to depict virtual  products and product features ((Dahan and Hauser 2002, Dahan and Srinivasan 2000,  Ernst  and  Sattler  2000).  In  addition,  the  computational  capabilities  of  the  Internet  al‐ low to dynamically adapt web‐pages in real time (Toubia et al. 2003).  Web‐based  design  collaboration  tools,  such  as  computer  aided  design  (CAD)  and  computer  aided  manufacturing  (CAM),  linked  to  a  companyʹs  knowledge  manage‐ ment system, can support interaction between multi‐regional and multi‐national R&D‐ teams. Further, such tools and online communities in a company intranet as part of its  knowledge  management  system  can  enhance  collaboration  between  different  depart‐ ments engaged in the design and engineering stage of the new product development  process (Grover and Davenport 2001).  Product prototypes can be tested among an online community as part of the product  testing stage (Panten et al. 2001). Web‐based preference elicitation tools can be applied  at this stage as well.  The launch of a product can be supported by specific product websites (e.g. for mov‐ ies),  which  inform  consumers  about  the  product  and  thereby  help  to  reduce  buyer  uncertainty for fairly new products. Further, new products can be promoted via online  communities and newsgroups (Albers et al. 1998). In addition, product placements in  Online games can provide a new opportunity to promote products.  3 Virtual Stock Markets and Their Use in New Product Development Stages The  idea  of  virtual  stock  markets  is  to  bring  a  group  of  participants  together  via  the  Internet and let them trade shares of virtual stocks. These stocks represent a bet on the  outcome of particular future events and their value depends on the realization of these  events.  Once  the  occurrence  of  the  particular  event  is  known,  each  share  of  virtual  stock receives a cash dividend (payoff) according to that particular event (e.g., $1 for  each unit sold). As those ʺstocksʺ are actually securities because their terminal values  are  contingent  upon  the  outcome  of  an  uncertain  event,  some  authors  use  the  label  ʺsecurityʺ (Dahan and Hauser 2002, Chan et al. 2002). However, in accordance with the  5  Bernd Skiera, Martin Spann major  part  of  the  literature  dealing  with  virtual  stock  markets  (e.g.,  Forsythe  et  al.  1992, Forsythe et al. 1999, Spann and Skiera 2003b), we use the denomination ʺstocksʺ  because that makes the concept easier to understand for the major part of the partici‐ pants.  Such types of virtual stock markets were first applied in the form of a political stock  market to predict the outcome of the Bush vs. Dukakis US presidential election in 1988  (Forsythe  et  al.  1992). Afterwards,  virtual  stock  markets  were  used  to  predict  the  re‐ sults of many other elections (Forsythe et al. 1999, Spann 2002). Later on, researchers  started to apply virtual stock markets to solve business problems. Ortner (2000) uses  virtual stock markets for the success of a software development project, Plott (2000) for  predicting  product  sales  and  Spann  and  Skiera  (2003a)  for  forecasting  new  product  sales. Most recently, the Pentagon intended to use virtual stock markets to derive fore‐ casts concerning foreign policy events, e.g., a coup dʹétat in certain countries (Polk et  al. 2003, Spann and Skiera 2003c).   The basic idea behind virtual stock markets is that the price of one share of a virtual  stock  should  correspond  to  the  virtual  stock  marketʹs  aggregate  expectations  of  the  event  outcome  because  participants  of  the  virtual  stock  markets  use  their  individual  assessment of the particular event to derive an individual expectation of the cash divi‐ dend  of  the  related  share  of  virtual  stock.  According  to  the  Hayek  hypothesis,  the  market  mechanism  should  be  the  best  way  to  aggregate  the  individual  assessments,  because the price mechanism on a competitive market is the most efficient instrument  to aggregate the asymmetrically dispersed information of market participants (Hayek  1945, Smith 1982).  Virtual  stock  markets  can  be  used  as  an  information  gathering  tool  to  support  new  product development. The different opportunities of virtual stock markets to provide  market intelligence in the new product development process are displayed in Figure 2,  again using the distinction into five stages proposed by Brockhoff (1999).  In the idea generation and screening stage an online community can be created, which  is organized around existing products that are traded on a virtual stock market. One  example  is  the  Hollywood  Stock  Exchange  (www.hsx.com)  that  performs  a  virtual  stock  market  on  the  success  of  new  movies  and  contains  a  major  virtual  community  dealing with movie related topics. Thus, trading on the virtual stock market stimulates  consumers to express and discuss new product ideas as well as new product success  factors  in  the  online  community.  The  systematic  analysis of  this  community  can  pro‐ duce  new  product  ideas  (Ernst  et  al.  2004).  Further,  participants  of  this  virtual  stock  market can be analyzed in order to detect lead users (Spann et al. 2003).  In  the  product  concept  stage,  a  virtual  stock  market  can  try  to  assess  consumersʹ  ag‐ gregated preferences for different new product concepts taken up ideas that have been  proposed by Chan et al. (2002). One major problem of the design applied by Chan et  al. (2002) is that the payoff value of stocks and thus the assessment of product concepts  6  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development could be biased by a self‐fulfilling prophecy (Spann and  Skiera 2003a). The reason is  that  Chan  et  al.  (2002)  use  the  final  price  in  the  stock  market  as  payoff  value.  Spann  and  Skiera  (2003a)  propose  a  design  modification  of  a  payoff  based  on  the  results  of  two  parallel  experimental  groups  that  might  solve  this  problem  if  each  groupʹs  final  stock price is used as the payoff for the stock prices of the other group.  At the design and engineering stage, different design and development solutions can  be  evaluated  at  a  virtual  stock  market  on  a  companyʹs  intranet.  Thereby,  the  assess‐ ments  on  the  feasibility  and  efficiency  of  different  construction  and  manufacturing  solutions can be traded by one or several R&D‐teams. Further, the inclusion of mem‐ bers  for  the  marketing  department  as  traders  can  add  market‐related  information.  Virtual  stock  markets  might  especially  be  beneficial  in  such  situations  because  the  aggregation of the individual estimates will not be biased due to different positions in  a  companyʹs  hierarchy  (Spann  2002).  Spann  and  Skiera  (2003a)  show  in  a  different  context that even virtual stock markets with only 12 participants are large enough to  get good results.   Figure 2: Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development  Stages of New Product Development Idea generation & screening Opportunities of Virtual Stock Markets to Support NPD • Analysis of Online Community centered around product related VSM • Lead User Identification via VSM Product Concepts Design & Engineer Product Testing Product Launch ⎫ ⎪ ⎪ • Concept & Product Testing via VSM ⎬ • Combination of VSM and traditional ⎪ marketing research methods ⎪ ⎭ • Pre-Launch Forecasting • Identification of Target Groups   Product  prototypes  can  be  tested  in  a  virtual  stock  market  so  that  participants  can  trade their assessments on the market success of these different prototypes (Chan et al.  7  Bernd Skiera, Martin Spann 2002).  Thereby,  additional  information  could  be  elicited  by  combining  a  virtual  stock  market with traditional survey and focus group methods on the same set of consum‐ ers,  because  trading  in  the  virtual  stock  market  can  stimulate  consumers  to  focus  on  the subject and quantify their assessment of market success (Spann and Skiera 2003b).  Virtual  stock  markets  can  be  used  for  pre‐launch  forecasting  of  a  productʹs  market  success. Such forecasts are very useful for a company in order to optimize their prod‐ uct‐launch  related  marketing  instruments.  For  example,  a  movie  studio  can  use  this  information  to  decide  on  promotions  and  advertising  related  to  the  movieʹs  release.  Movie exhibitors can plan on whether to display the movie in large or small theatres.  (Spann and Skiera 2003b). Further, an analysis of tradersʹ portfolios and trading behav‐ ior might be useful for the analysis of target groups (Spann and Skiera 2003a).  Compared  to  other  knowledge  gathering  techniques  applicable  in  the  new  product  development process, virtual stock markets offer the following advantages (Spann and  Skiera 2003b, Dahan and Hauser 2002): First, they allow for an almost real‐time reac‐ tion of stock prices to additional information and, hence, a very quick prediction of the  impact of that information on future market situations. Second, it does not burden the  researcher  with  the  task  of  weighting  and  aggregating  different  expert  judgments  as  this  is  achieved  by  the  trading  mechanism  implemented  in  the  virtual  stock  market.  Participants, for example, weight their assessments by the volume and the price of the  purchase  or  sale  order  they  place  or  accept.  Third,  once  established,  a  virtual  stock  market can operate at rather moderate operating costs, e.g. for repeated new product  concept tests. Fourth, a virtual stock market provides participants with an incentive to  reveal  their  true  assessments  (Forsythe  et  al.  1999),  if  an  adequate  remuneration  is  properly  linked  to  the  participantsʹ  performance  on  the  virtual  stock  market.  Hence,  whereas  many  consumer  surveys  remunerate  consumers  for  their  participation  at  a  survey,  a  virtual  stock  market  usually  remunerates  participants  for  their  successful  participation  (Spann  and  Skiera  2003b,  Dahan  and  Hauser  2002).  Wertenbroch  and  Skiera  (2002)  show,  for  example,  that  consumersʹ  willingness‐to‐pay  differs  signifi‐ cantly  according  to  the  incentive  structure  being  provided.  Finally,  participants  in  a  virtual  stock  market  might  have  more  fun  than  their  counterparts  partaking  in  con‐ sumer or expert surveys (Dahan and Hauser 2002).  4 Empirical Study The goal of the following empirical study is to analyze the use of a virtual stock mar‐ ket to predict the success of new products prior to their launch. Thereby, we analyze  the feasibility, the forecast accuracy and the factors influencing forecast accuracy of a  virtual  stock  market  to  predict  the  success  of  new  products,  namely  the  success  of  8  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development movies in Germany. Movies face high financial stakes for production and marketing, a  significant  failure  rate,  and  rather  unstable  market  conditions.  (e.g.,  Sawhney  and  Eliashberg 1996 or Eliashberg et al. 2000). Hence, we look at a virtual stock market that  has been used as a pre‐launch forecasting tool in the product launch stage.  4.1 Design of the Study We  conducted the  movie exchange  (www.CMXX.com) seven times for the prediction  of movies, using our own virtual stock market software (the first round also included  the chart position of 11 pop music singles in Germany which we omit for our analysis).  We conducted a virtual stock market for the prediction of the box‐office success (num‐ ber  of  visitors)  of  movies  in  Germany.  During  the  seven  rounds  of  CMXX,  virtual  stocks for ten to fifteen movies were traded in each round. In total, virtual stocks were  traded for eighty‐one movies. At the end of CMXX, each share of movie stock received  a  cash  dividend  (payoff)  according  to  the  total  number  of  visitors  of  the  respective  movie in Germany until the end of the specific round.   Prices  were  limited  to  $3,000  (virtual)  in  the  first  round,  and  $3,500  (virtual)  in  the  following rounds for movie stocks, considering that more than 3,000,000 and 3,500,000  movie  visitors were  unrealistic  in  Germany.  In  the  first  round,  CMXX  provided  non‐ monetary incentives in the form of a ʺGolden Recordʺ and ten music CDs for the par‐ ticipant with the highest portfolio value, five and three music CDs respectively for the  participants  with  the  second  and  third  highest  portfolio  values.  Four  sets  of  movie  merchandise were given to randomly chosen participants ranking fourth to one hun‐ dredth according to final portfolio value. In the second to seventh rounds, the partici‐ pant  with  the  highest  portfolio  value  in  each  round  received  an  annual  ticket  for  a  large  German  movie  exhibitor;  the  participants  with  the  second  and  third  highest  portfolio value received ten free movie tickets and a set of movie merchandise, respec‐ tively. Table 1 provides an overview of the design of the movie exchange.  4.2 Forecast Accuracy The price of a share of a movie stock represents a prediction of the number of visitors  for the selected movie up until the end of the specific round. Thus by multiplying the  stock  price  with  1,000,  the  forecast  of  a  movieʹs  number  of  visitors  can  be  easily  de‐ rived.  9  Bernd Skiera, Martin Spann Table 1:  Step Design of the Movie Exchange  Decisions Forecasting the number of movie visitors in Germany Payoff function: Movie visitors in Germany: 1 virtual Euro per 1,000 visitors of a movie Duration: First round: 22 January – 5 February 2001; [Second to seventh rounds: Duration of one month each between May and October 2001] Open to the public; participants can join at any time Choice of Forecasting Goal Incentives for Participation and Information Revelation Composition of Initial Portfolios / Endowment: Endowment of 100 shares of each type of movie stock and $500,000 [$250,000] (virtual) per participant Provision of loans up to $500,000 [$250,000] (virtual) at no interest rate per participant Remuneration / Incentive Mechanism: Nonmonetary rewards Rank-order tournament: Rewards for participants with the highest, second highest and third highest increase in (virtual) portfolio value (annual movie ticket, 10 free movie tickets, movie merchandize) Time interval: Whole virtual stock market duration Incentives not based on performance: First round: Lottery for four rewards among participants ranked fourth to one hundredth Financial Market Design Double auction trading mechanism with open order book Trading times: Twenty-four hours a day, seven days a week No short trading Order types: Limit and market without temporal restriction No position limits, maximum price limits of 3,000 [3,500] for movie stocks No trading fee   In each round, the movie exchange attracted around fifty actively trading participants.  The forecasts derived from CMXX used the price of the last trade of a specific type of  stock before trading was stopped at the end of a specific round. CMXX faced the prob‐ lem that it included movies with very few visitors and presumably little information  available among the participants (e.g., the movie ʺalthan.comʺ had only 20,000 visitors  compared to 2,296,000 visitors for ʺUnbreakableʺ). Consequently, forecast accuracy for  10  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development the  less  publicized  movies  below  100,000  visitors  was  rather  bad  with  an  absolute  percentage error of above 100% each (see Table 2).   Table 2:  APE Movie 1 Movie 2 Movie 3 Movie 4 Movie 5 Movie 6 Movie 7 Movie 8 Movie 9 Movie 10 Movie 11 Movie 12 Movie 13 Movie 14 Movie 15 MAPE Median Min Max Forecast Error of Movie Exchange  Round 1 Round 2 Round 3 Round 4 Round 5 Round 6 Round 7 Overall .024 2.776 .332 .190 .057 .141 9.667 .705 3.516 .630 .250 26.889 .232 .031 .570 .307 .222 .170 2.784 .005 3.839 .263 13.318 .118 .133 5.507 1.663 .332 .024 9.667 3.626 .263 .005 26.889 5.589 .378 .061 49.000 .863 .621 .050 2.824 1.109 .170 .010 5.600 .733 .220 .012 5.000 .687 .190 .013 3.895 2.119 .263 .010 49.000 .096 .061 .400 1.667 .123 .208 .378 7.214 .074 2.258 49.000 .050 .198 .130 .956 2.824 .055 .407 .297 .835 2.390 1.041 1.174 .048 .010 .032 .170 .333 .102 5.600 .153 .701 3.115 1.935 .012 5.000 .252 .018 .053 .189 1.000 .250 n.a. .080 n.a. .479 .030 .028 .505 .031 .190 n.a. .281 2.049 .040 .500 .013 3.895 Bold print: Movies having over 100,000 visitors. n.a.: Movie release postponed. APE: Absolute Percentage Error. 4.3 Performance Compared to Expert Judgments The  performance  of  the  CMXX  results  is  compared  to  corporate  expert  predictions  from the management of a large German movie exhibitor that we were able to collect  for  the  first  two  rounds  but  not  for  additional  rounds  (see  Table  3).  We  compare  the  predictions  of  CMXX  directly.  The  expert  predictions  were  provided  approximately  one week before the end of each round of CMXX and were not made available to the  participants of CMXX. The CMXX hit rate in the first round was six out of ten for mov‐ ies (for the eleventh movie the CMXX prediction and the expert prediction were iden‐ tical). In the second round, the CMXX hit rate was eleven out of fifteen in comparison  to the expert predictions from the movie exhibitor. Table 3 compares the Mean Abso‐ 11  Bernd Skiera, Martin Spann lute  Percentage  Error  (MAPE)  of  CMXX  to  that  of  the  expert  predictions  for  movies  having over 100,000 visitors. The forecasts of CMXX are significantly better than those  of  the  experts,  indicating  that  either  CMXX  performed  well  and/or  that  the  experts  performed poorly.   Table 3:  Instrument Round 1* Round 2* Comparison between Predictions of CMXX and Experts (Movies > 100ʹ visitors)  CMXX: MAPE 13.83% 20.50% 18.59% Experts: MAPE 47.46% 115.73% 96.20% CMXX % improvement (pa) value) 70.86% (.331) 82.29% (.010) 80.68% (.005) Round 1+2* a) Percentage of improvement of CMXX over alternative expert judgments: = [MAPE Expert – MAPE CMXX] / MAPE Expert (two-tailed paired t-test for difference) * Movies having over 100,000 visitors. MAPE: Mean Absolute Percentage Error. 4.4 Factors Influencing Forecast Error The results of our empirical study demonstrate, that virtual stock markets can some‐ times  produce  rather  weak  results.  Therefore,  it  is  important  to  derive  factors  which  can indicate the expected forecast accuracy of a virtual stock market. In this section we  will analyse the influence of different exogenous and endogenous factors on the fore‐ cast error of the movie exchange. Exogenous factors are the ones which are not derived  from the virtual stock market itself, but rather depend on the product being used on  the virtual stock market: the distribution intensity of movies in the form of the number  of screens a movie is released on opening weekend as well as the genre of a movie (see  Table 4). Endogenous to the stock market is the stock price volatility of a specific stock  on the last 5 days of trading at the virtual stock market.  Table 4:  Movie Genre Coding According to Genre of Movie  Action/Thriller 22 Drama/Romance 18 Comedy 26 Rest 15 Number of Movies ANOVA (Impact of genre on forecast error): F-Value = 1.116, p-value = .348   12  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development Table 5 displays the estimation results for the influence of endogenous and exogenous  factors  on  the  forecast  error  of  all  81  movies  traded  at  the  movie  exchange.  Thereby,  only price volatility and the number of movie screens at the opening weekend exert a  significant  influence.  However,  these  two  variables  (one  exogenous  and  one  endoge‐ nous)  display  a  significant  negative  correlation  (Pearson:  ‐.400  (p‐value:  .000)).  Thus,  both, the exogenous factor of the number of screens, as well as the endogenous factor  of price volatility can indicate the expected forecast accuracy of the virtual stock mar‐ ket. If we omit from the 81 movies the 20% having the highest price volatility, then the  mean forecast error reduces from 211.9% to 97.13%. The cut of value for the price vola‐ tility is a coefficient of variation of 0.509 or 50.9% in this case. Analogously, if we omit  from the 81 movies the 20% having the lowest number of screens on opening weekend,  then the mean forecast error reduces from 211.9% to 69.79%. The cut of value for the  number of screens is 119 in this case. The latter results are in line with the forecasting  errors  (71.1%)  of  Sawhney  and  Eliashberg  (1996)  in  a  study  to  predict  the  box‐office  revenues for ten movies.  Table 5:  Estimation Results for Factors influencing Forecast Error of Movie Exchange  Model 1 (.008) b Parameter value (standardized) Constant (p-value) a Model 2 (.000) Model 3 (.613) .277 (.012) Price volatility (p-value) .153 (.199) -.289 (.024) -.252 (.078) -.227 (.123) -.229 (.127) .171 3.084 (.014) .102 8.955 (.004) -.319 (.004) Number of Screens (p-value) DV_Action_Thriller (p-value) DV_Drama_Romance (p-value) DV_Comedy (p-value) R 2 .077 6.584 (.012) F-Value (p-value) N = 81 Movies a b Constant: No value for standardized parameters. Measured as coefficient of variation. 5 Summary and Conclusions The results of the empirical study show that virtual stock markets can provide better  predictions  than  expert  judgments.  Yet,  there  is  no  guarantee  that  virtual  stock  mar‐ 13  Bernd Skiera, Martin Spann kets  lead  to  good  results  and  the  empirical  study  shows  that  virtual  stock  markets  might also provide some rather weak forecasts. The promising result, however, is that  the  forecasting  error  might  be  further  reduced  by  recognizing  the  factors  that  had  a  negative  influence  on  forecasting  accuracy  in  previous  virtual  stock  markets.  There‐ fore,  the  repeated  use  of  virtual  stock  markets  allows  to  develop  good  indicators  for  the expected forecast accuracy and the price volatility might serve as a general indica‐ tor for a VSMʹs predictive validity.   Virtual  stock  markets  seem  to  provide  promising  opportunities  to  support  the  new  product development process and the recent publications indicate that the use of vir‐ tual stock markets might provide many benefits for companies. As most of these op‐ portunities have gained very little attention in literature, virtual stock markets might  be a rich field for further studies in the area of new product development. The avail‐ ability  of  a  flexible  software  solution  (www.virtualstockmarkets.com)  will  support  research in this area.  6 References Albers,  Sönke,  Claudius  Paul,  and  Matthias  Runte  (1998):  Virtuelle  Communities  als  Mittel  des Absatzes.  Otto  Beisheim  (ed.):  Distribution  im  Aufbruch.  Bestandsaufnahmen  und Perspektiven, Munich: Vahlen Verlag.  Brockhoff,  Klaus  (2000):  Produktinnovation.  Handbuch  Produktmanagement,  Sönke  Albers and Andreas Herrmann, Eds. 2 ed. Wiesbaden: Gabler Verlag.  Brockhoff, Klaus (1999): Produktpolitik, 4th ed., Stuttgart et al.: Gustav Fischer.  Chan, Nicholas T., Ely Dahan, Adlar Kim, Andrew W. Lo, and Tomaso Poggio (2002):  Securities Trading of Concepts (STOC). Cambridge, MA: Massachusetts Institute of Tech‐ nology.  Dahan, Ely and John R. Hauser (2002): The Virtual Customer, Journal of Product Innova‐ tion Management, 19 (5), 332‐53.  Dahan,  Ely  and  V.  Seenu  Srinivasan  (2000):  The  Predictive  Power  of  Internet‐Based  Product  Concept  Testing  Using  Visual  Depiction  and  Animation,  Journal  of  Product  Innovation Management, 17 (3), 99‐109.  Di Benedetto, Anthony C. (1999): Identifying the Key Success Factors in New Product  Launch, Journal of Product Innovation Management, 16 (6), 530‐44.  14  Opportunities of Virtual Stock Markets to Support New Product Development Eimeren, Birgit, Heinz Gerhard, and Beate Frees (2003): ARD/ZDF‐Online‐Studie 2003.  Internetverbreitung  in  Deutschland:  Unerwartet  hoher  Zuwachs,  Media  Perspektiven  (8), 338‐58.  Eliashberg,  Jehoshua,  Jedid‐Jah  Jonker,  Mohanbir  S.  Sawhney,  and  Berend  Wierenga  (2000): MOVIEMOD: An Implementable Decision‐Support System for Prerelease Mar‐ ket Evaluation of Motion Pictures, Marketing Science, 19 (3), 226‐43.  Ernst, Holger, Jan Henrik Soll, and Martin Spann (2004): Möglichkeiten der Lead‐User‐ Identifikation  in  Online‐Medien.  Cornelius  Herstatt  and  Jan  Sander  (ed.):  Produktent‐ wicklung mit virtuellen Communities, Wiesbaden: Verlag Gabler.  Ernst,  O.  and  Henrik  Sattler  (2000):  Validität  multimedialer  Conjoint‐Analysen.  Ein  empirischer Vergleich alternativer Produktpräsentationsformen, Marketing ZFP, 22 (2),  161‐72.  European  Information  Technology  Observatory  (2004):  10th  Edition.  Frankfurt  am  Main.  Forsythe, Robert, Forrest Nelson, George R. Neumann, and Jack Wright (1992): Anat‐ omy of an Experimental Political Stock Market, American Economic Review, 82 (5), 1142‐ 61.  Forsythe, Robert, Thomas A. Rietz, and Thomas W. Ross (1999): Wishes, Expectations  and  Actions:  A  Survey  on  Price  Formation  in  Election  Stock  Markets,  Journal  of  Eco‐ nomic Behavior & Organization, 39, 83‐110.  Grover, Varun and Thomas H. Davenport (2001): General Perspectives on Knowledge  Management: Fostering a Research Agenda, Journal of Management Information Systems,  18 (1), 5‐21.  Hayek, Friedrich August von (1945): The Use of Knowledge in Society, American Eco‐ nomic Review, 35 (4), 519‐30.  Hulse, C. (2003): Pentagon Prepares a Futures Market on Terror Attacks, The New York  Times, 29. July 2003.  Ortner,  Gerhard  (2000):  Aktienmärkte  als  Industrielles  Vorhersagemodell,  Zeitschrift  für Betriebswirtschaft ‐ Ergänzungsheft, 70 (1), 115‐25.  Panten,  Gregor,  Claudius  Paul,  and  Matthias  Runte  (2001):  Virtuelle  Communities.  Sönke Albers  and  Michel  Clement  and  Kay  Peters  and  B.  Skiera  (eds.): Marketing  mit  Interaktiven  Medien.  Strategien  zum  Markterfolg,  3rd  ed.  Frankfurt  am  Main:  F.A.Z.‐ INSTITUT.  Plott,  Charles  R.  (2000):  Markets  as  Information  Gathering  Tools,  Southern  Economic  Journal, 67 (1), 1‐15.  15  Bernd Skiera, Martin Spann Polk,  Charles,  Robin  Hanson,  John  Ledyard,  and  Takashi  Ishikida  (2003):  The  Policy  Analysis Market: An Electronic Commerce Application of a Combinatorial Information Mar‐ ket, in ACM Conference on Electronic Commerce. San Diego.  Rayport, Jeffrey and Bernard J. Jaworski (2001): E‐Commerce. New York: McGraw‐Hill  Higher Education.  Sawhney,  Mohanbir  S.  and  Jehoshua  Eliashberg  (1996):  A  Parsimonious  Model  for  Forecasting  Gross  Box‐Office  Revenues  of  Motion  Pictures,  Marketing  Science,  15  (2),  113‐31.  Smith, Vernon L. (1982): Microeconomic Systems as an Experimental Science, American  Economic Review, 72 (5), 923‐55.  Spann,  Martin  (2002):  Virtuelle  Börsen  als  Instrument  zur  Marktforschung.  Wiesbaden:  Gabler Verlag.  Spann, Martin, Holger Ernst, Bernd Skiera, and Jan Henrik Soll (2003): Identification of  Lead  Users  via  Virtual  Stock  Markets.  Frankfurt  am  Main:  Johann  Wolfgang  Goethe‐ Universität.  Spann, Martin and Bernd Skiera (2003a): Einsatzmöglichkeiten virtueller Börsen in der  Marktforschung, Zeitschrift für Betriebswirtschaft, zur Veröffentlichung angenommen.  Spann,  Martin  and  Bernd  Skiera  (2003b):  Internet‐Based  Virtual  Stock  Markets  for  Business Forecasting, Management Science, 49 (10), 1310‐26.  Spann,  Martin  and  Bernd  Skiera  (2003c):  Taking  Stock  of  Virtual  Markets.  How  can  Internet‐Based  Virtual  Stock  Markets  be Applied  for  Business  Forecasting  and  Other  Forecasting Issues, ORMS Today, 30 (5), 20‐24.  Toubia, Olivier, Duncan I. Simester, John R. Hauser, and Ely Dahan (2003): Fast Poly‐ hedral Adaptive Conjoint Estimation, Marketing Science, 22 (3), 273‐303.  Urban, Glen and Eric Von Hippel (1988): Lead User Analyses for the Development of  New Industrial Products, Management Science, 34 (5), 569‐862.  Urban, Glen L. and John R. Hauser (1993): Design and Marketing of New Products (1 ed.).  Wertenbroch, Klaus and Bernd Skiera (2002): Measuring Consumer Willingness to Pay  at the Point of Purchase, Journal of Marketing Research, 39 (May), 228‐41.  Wolfers, Justin and Eric Zitzewitz (2004): Prediction Markets, Journal of Economic Per‐ spectives, forthcoming.  16 

Related docs
Order Stock Certificate
Views: 3  |  Downloads: 0
PRIZE STOCK
Views: 67  |  Downloads: 1
Stock
Views: 105  |  Downloads: 0
STOCK
Views: 26  |  Downloads: 0
how to order
Views: 0  |  Downloads: 0
Order Formpmd
Views: 0  |  Downloads: 0
order rulings
Views: 0  |  Downloads: 0
Order of the Phoenix5.26
Views: 5  |  Downloads: 1
STOCK ORDER FORM $ .00 $ .00
Views: 1  |  Downloads: 0
DELRIN STOCK GUIDE ORDER FORM
Views: 4  |  Downloads: 0
Stock Market
Views: 248  |  Downloads: 58
Other docs by sburnet3
bank orchard silver
Views: 61  |  Downloads: 0
hr information system
Views: 927  |  Downloads: 90
business card greeting mailing
Views: 247  |  Downloads: 2
403b retirement account
Views: 287  |  Downloads: 2
403b account retirement
Views: 169  |  Downloads: 0
card debit purpose
Views: 96  |  Downloads: 3
banking info investment
Views: 159  |  Downloads: 8
apr card credit fixed low rate
Views: 217  |  Downloads: 0
llc proprietor sole
Views: 176  |  Downloads: 0
consulting top
Views: 270  |  Downloads: 6
transfer credit card debt
Views: 121  |  Downloads: 0
bank orchard platinum
Views: 75  |  Downloads: 1
personal guarantee insurance
Views: 238  |  Downloads: 0
best frequent flyer mile credit card
Views: 73  |  Downloads: 0
business outline proposal
Views: 360  |  Downloads: 13