¡Funciona!

Algunos investigadores universitarios en economía, matemáticas y física han estudiado la dinámica de las subastas en línea. Parte de este trabajo ha recibido financiación de becas de investigación de la prestigiosa fundación Alfred P. Sloan Foundation. La investigación incluyó el examen de las «pujas de última hora» en las subastas en línea y el impacto resultante sobre las tasas de éxito. A continuación se incluyen extractos de esos hallazgos y recortes de prensa.

Un estudio por un grupo de físicos en la Universidad Nacional de Seúl confirma mediante modelado matemático que la puja de última hora es, efectivamente, «una estrategia racional y efectiva para ganar una subasta en eBay. Nuestro análisis muestra específicamente que la estrategia ganadora es pujar en el último momento como primer intento, en lugar de ir pujando de forma incremental desde el inicio». El estudio apareció publicado en la revista Physical Review eJournal.
Dan Vergano, USAToday; «On eBay, It Pays to Snipe» 26/06/2006

Esto crea incentivos para la puja tardía, porque de ese modo, los pujadores menos informados pueden incorporar en sus pujas la información que han obtenido de las pujas anteriores de otros y los expertos pueden evitar dar información a otros con sus pujas tempranas.
Axel Ockenfels, Universidad de Magdeburg (Alemania) y Alvin E. Roth, Universidad de Harvard (EE.UU.); «The timing of bids in Internet auctions: Market design, Bidder behavior and Artificial agents»

Por supuesto, las pujas de última hora también pueden ser una respuesta óptima a algunos comportamientos de puja incremental (o «guerra de precios»), incluyendo la de un vendedor deshonesto que intenta elevar el precio utilizando pujadores a su cuenta para pujar contra un sistema de puja automática.
Alvin Roth, Universidad de Harvard (EE.UU.) y Axel Ockenfels, Universidad de Colonia (Alemania); «Last-Minute Bidding and the Rules for Ending Second-Price Auctions: Evidence from eBay and Amazon Auctions on the Internet»

El fenómeno de puja de última hora ha atraído la atención de los investigadores académicos. Una explicación para ese comportamiento es debido a la información privada de los pujadores.
Patrick Bajari, Universidad de Stanford (EE.UU.) y Ali Hortacsu, Universidad de Chicago (EE.UU.); «Cyberspace Auctions and Pricing Issues: A Review of Empirical Findings»

Los expertos no desean revelar su interés en la subasta demasiado temprano. Suponga que es un experto reconocido en monedas: si puja pronto por una moneda específica, puede revelar a otros que es muy deseable. Quizá resulte mejor retrasar la puja para que otros no reconozcan el valor de la moneda y, a continuación, entrar en el último minuto con una puja ganadora.
Hal R. Varian, New York Times; Economic Scene: «Online Users as Laboratory Rats»

De ese modo, muchos pujadores incrementales pujan tarde, pero los pujadores con puja única tienden a pujar incluso más tarde. Además, los datos indican que las pujas incrementales se reducen de forma significativa con la experiencia (medida mediante las cifras de valoración que tienen los pujadores), mientras que la puja de última hora aumenta con la experiencia. En general, el análisis de las pujas múltiples apoya la hipótesis de que las pujas de última hora surgen, al menos en parte, como respuesta de los pujadores sofisticados a los pujadores incrementales menos sofisticados.
Axel Ockenfels, Universidad de Magdeburg (Alemania) y Alvin E. Roth, Universidad de Harvard (EE.UU.); «The timing of bids in Internet auctions: Market design, Bidder behavior and Artificial agents»

Un hecho sobresaliente que varios investigadores han señalado sobre la puja en subastas en línea es que las pujas suelen llegar muy tarde en la subasta. Por ejemplo, Bajari y Hortacsu en su estudio sobre las subastas sobre monedas de eBay indican que la puja ganadora mediana se presenta después de transcurrido el 98,3 % de la subasta total.
Patrick Bajari, Universidad de Stanford (EE.UU.) y Ali Hortacsu, Universidad de Chicago (EE.UU.); «Cyberspace Auctions and Pricing Issues: A Review of Empirical Findings»

Una amplia mayoría de los participantes (91 por ciento) confirma que las pujas de última hora suelen formar parte de su estrategia de puja. La mayoría explica claramente que suele pujar al final para evitar una «guerra de pujas» o para mantener bajo el precio. Además, algunos pujadores experimentados en antigüedades (aproximadamente un 10 por ciento de todos los encuestados, la mayoría con muy buena valoración), explican explícitamente que la puja tardía les permite evitar compartir información valiosa con otros pujadores.
Alvin Roth, Universidad de Harvard (EE.UU.) y Axel Ockenfels, Universidad de Colonia (Alemania); «Last-Minute Bidding and the Rules for Ending Second-Price Auctions: Evidence from eBay and Amazon Auctions on the Internet»

Las pujas tardías también pueden ser una estrategia óptima para aquellos pujadores informados (expertos) que desean proteger su información privada sobre el valor de un artículo específico. Asumamos que sólo los expertos pueden reconocer el verdadero valor de reventa de un objeto a la venta, por ejemplo, una mesa antigua. Cuando puja al principio de una subasta, su puja puede ser una señal para otros pujadores de que el objeto tiene un valor poco usual. La puja justo antes del final de una subasta con un momento final fijo permite al experto (que puede reconocerse por su participación frecuente o su buena valoración) aprovechar su información sin que los demás pujadores tengan tiempo suficiente para examinar detenidamente el objeto y pujar.
Ladislav Wintr (Clark University y Banque Centrale du Luxembourg). «Some Evidence on Late Bidding in eBay Auctions»

La ventaja del equilibrio de la puja tardía es que evita una «guerra de precios» y los pujadores reciben mejores beneficios. Roth y Ockenfels encuestan a los pujadores y sus conclusiones indican que evitar una guerra de precios es una de las razones por la que pujan tarde.
Patrick Bajari, Universidad de Stanford (EE.UU.) y Ali Hortacsu, Universidad de Chicago (EE.UU.); «Cyberspace Auctions and Pricing Issues: A Review of Empirical Findings»

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