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双边市场扰乱了我们的经济，重塑了旅游（airbnb）、出行（Uber）和食品配送（UberEats）等各类市场。新的市场领导者利用平台型商业模式崛起，对既定的范式提出质疑。它们增长背后的潜在过程并不简单，本质上是微观的，并依赖于复杂的人际交往。平台需要达到供需临界点，才能引发所谓的横向网络效应。为此，平台采用各种策略，首先创造市场，然后扩大市场，最后成功与其他市场竞争。如此复杂的社会系统具有许多非线性相互作用和学习过程，需要专门的建模方法。最先进的方法可以很好地估计宏观均衡条件，但难以重现背后复杂的增长模式和个体行为。为了弥补这一差距，我们提出了微观的 S 形学习模型，其中代理随着时间的推移对新服务形成感知，受到内生因素（服务质量）和从经验中积累的外生因素（营销和口碑）的影响。我们以双边移动平台（Uber）为例进行说明，该平台采取了一系列营销活动，导致市场先上升后下降，在阿姆斯特丹复杂的城市网络上，200 名司机为 2000 名旅行者提供服务。我们的模型是第一个不仅能重现行为合理，而且能重现经验观察到的增长轨迹的模型，它对各种营销策略都很敏感，可以重现平台之间的竞争，并旨在与机器学习算法相结合，以确定最佳市场进入策略。
模拟双边市场的兴衰
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