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Algorithmische Preissetzung und tacit collusion / D. Ökonomische Erkenntnisse zur algorithmischen Kollusion
Algorithmische Preissetzung und tacit collusion / D. Ökonomische Erkenntnisse zur algorithmischen Kollusion
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1–22
Titelei/Inhaltsverzeichnis
1–22
Details
23–28
Einleitung
23–28
Details
I. Hinführung
II. Problemstellung
III. Gang der Untersuchung
29–60
A. Kolludierende Algorithmen
29–60
Details
I. Algorithmen im Allgemeinen
1. Begriffsbestimmung
2. Statische und selbstlernende Algorithmen
a) Statische Algorithmen
b) Selbstlernende Algorithmen
aa) Trainingsarten
(1) Supervised learning
(2) Unsupervised learning
(3) Reinforcement learning
bb) Deep learning
c) Die Bedeutung von Daten
II. Algorithmen zur Unterstützung der Marktteilnehmer
1. Algorithmen zur Stärkung der Verbraucher
2. Algorithmen zur Unterstützung der Anbieter
III. Preisalgorithmen
1. Unterscheidung der Arten von Preisalgorithmen
2. Preisstrategien
a) Dynamische Preissetzung
b) Personalisierte Preissetzung
3. Der Einsatz von Preisalgorithmen
a) Verbreitung
b) Konkret eingesetzte Algorithmen
aa) Fallbeispiele
(1) The Making of a fly
(2) Das Poster-Kartell
bb) Bol.com
cc) Der Tankstellenmarkt
IV. Auswirkungen algorithmischer Preissetzung auf den Wettbewerb
1. Algorithmische (tacit) collusion
a) Tacit collusion
aa) Begriffsbestimmung
bb) Oligopolistische Interdependenzen
cc) Das Tankstellen-Beispiel
b) Algorithmisches Zusammenwirken
2. Instrumente zur Kartelldurchsetzung, Sternkartelle und die selbstständige Absprache
a) Algorithmen zur Durchsetzung eines Kartells
b) Das Sternkartell (hub-and-spoke)
c) Die selbstständige Absprache selbstlernender Algorithmen
V. Zwischenergebnis
61–106
B. Algorithmische Kollusion als Lücke des Kartellrechts
61–106
Details
I. Vorrang des europäischen Rechts
II. Die wettbewerbsrechtliche Erfassung (algorithmischer) tacit collusion
1. Kartellverbot
a) Übersicht über den Tatbestand
b) Wettbewerbswidriges Verhalten
aa) Vereinbarung, Beschluss und abgestimmte Verhaltensweise
bb) Bewusstes Parallelverhalten in Abgrenzung zur Kontaktaufnahme
c) Zwischenergebnis
2. Missbrauchsverbot
a) Übersicht über den Tatbestand
b) Kollektive Marktbeherrschung
c) Missbräuchliches Ausnutzen
aa) Ausbeutungsmissbrauch
bb) Behinderungsmissbrauch
cc) Marktstrukturmissbrauch
d) Besonderheiten im deutschen Recht
e) Zwischenergebnis
3. Fusionskontrolle
a) Übersicht über den Tatbestand
b) SIEC-Test
aa) Koordinierte Wirkungen
bb) Ausgleichsfaktoren
c) Prognoseentscheidung
d) Rechtspraxis
aa) Die europäische Rechtsprechung
bb) Kommissionspraxis
e) Besonderheiten des deutschen Rechts
f) Zwischenergebnis
Exkurs: Tacit collusion im US-amerikanischen Kartellrecht
a) Sherman Act
b) Clayton Act
4. Zwischenergebnis
III. Instrument zur Kartelldurchsetzung, Sternkartelle und die selbständige Absprache
1. Algorithmen zur Durchsetzung eines Kartells
2. Das Sternkartell (hub-and-spoke)
a) Eturas
b) Plattform-Preise
aa) Festgelegte Algorithmen
bb) Vorgeschlagene und anpassbare Algorithmen
3. Absprachen zwischen Algorithmen
IV. Zwischenergebnis
107–146
C. Ökonomische Erkenntnisse zu tacit collusion
107–146
Details
I. Ökonomie und Kartellrecht
II. Grundlagen zum Auftreten einer tacit collusion
1. Wettbewerb und Wohlfahrt
a) Der Markt und seine Akteure
aa) Wohlfahrtsgewinne bei perfektem Wettbewerb
bb) Wohlfahrtsverluste im Monopol
cc) Kollusionsgefahr im Oligopol
2. Das Oligopol aus spieltheoretischer Sicht
a) Statische Oligopolmodelle
aa) Cournot-Markt
bb) Bertrand-Markt
cc) Wahl des Marktmodells
b) Das Dilemma im Wettbewerb
c) Dynamische Betrachtung
d) Eine Theorie der Kollusion
aa) Das Grundmodell
bb) Kollusionsfördernde Faktoren
(1) Marktkonzentration
(2) Markttransparenz
(3) Marktzutrittsschranken
(4) Frequenz der Interaktion
(5) Homogenität der Produkte
(6) Weitere kollusionsfördernde Faktoren
(7) Zusammenspiel unterschiedlicher Faktoren
e) Tacit collusion und das Problem der Koordinierung
III. Verhaltensökonomische Erkenntnisse
1. Laborexperimente
2. Experimentelle Erkenntnisse zu tacit collusion
a) Der Einfluss der Marktkonzentration
b) Der Einfluss des Informationsaustausches
c) Markttransparenz
d) Homogenität der Produkte
e) Weitere kollusionsfördernde Faktoren
3. Die Übertragung der Einflussfaktoren auf Algorithmische Preissetzung
IV. Zwischenergebnis
147–172
D. Ökonomische Erkenntnisse zur algorithmischen Kollusion
147–172
Details
I. Theoretische Ansätze
1. Informationsaustausch durch Preissetzungsalgorithmen
2. Bessere Vorhersage der Zahlungsbereitschaft durch Preisalgorithmen
3. Der frequenzielle Wettbewerb mit Algorithmen
II. Simulationen
1. Q-LearningAlgorithmen
2. Algorithmische Kollusion mittels Q-learning Algorithmen
a) Das Scheitern zu Konkurrieren
b) Das Erlernen zu Kolludieren
c) Die Bestätigung der Befunde in weiteren Simulationen
3. Algorithmische Kollusion mittel deep learning Algorithmen
a) Vorteile gegenüber Q-Learning
b) Der überlegene Algorithmus?
4. Overfitting und mögliche Probleme in der Praxis
III. Daten aus dem Feld
1. Verbreitung algorithmischer Preissetzung auf dem Amazon Marketplace
2. Die Gefahr des Einfachen
3. Hohe Preise aufgrund zyklischer Strategien
4. Der Preisanstieg an der Tankstelle
IV. Zwischenergebnis
173–208
E. Eigener experimenteller Ansatz zur algorithmischen Kollusion auf heterogenen Märkten
173–208
Details
I. Der Aufbau des Experiments
1. Das grundlegende Marktdesign
2. Die vier verschiedenen Treatments
3. Die Wahl des Algorithmus
a) Vorteile statischer Algorithmen gegenüber selbstlernenden Algorithmen
aa) Die Strategie des proportional tit-for-tats
II. Das theoretische Modell
1. Grundlagen des Modells
2. Strategische Unsicherheit
III. Hypothesen
1. Das Verhalten des Algorithmus
2. Vorstellungen über das Verhalten des Algorithmus
3. Treatment Vergleich
IV. Durchführung des Experiments
V. Ergebnisse des Experiments
1. Allgemeine Übersicht
2. Statistische Auswertung
a) Zentrale Ergebnisse
b) Weitere Ergebnisse
aa) Vermutungen der Teilnehmer
bb) Gewinner der Kollusion
3. Diskussion der Ergebnisse
VI. Ein weiteres Experiment zu hybriden Märkten
VII. Die Übertragbarkeit (verhaltens-)ökonomischer Erkenntnisse
1. Die Realitätsferne ökonomischer Modelle
2. Die Validität verhaltensökonomischer Experimente
a) Die Studierenden als Unternehmer
b) Die Besonderheiten der Laborumgebung
c) Schlussfolgerung
VIII. Zwischenergebnis
209–274
F. Wettbewerbspolitische Antworten auf eine algorithmische Kollusion
209–274
Details
I. Die regulierten Tankstellenmärkte
1. Die Erhöhung der Transparenz auf Seiten der Nachfrage
a) Die MTS-Kraftstoffe
b) Auswirkungen der MTS-Kraftstoffe auf den deutschen Tankstellenmarkt
2. Der tägliche Maximalpreis
3. Das umgesetzte Bertrand-Marktmodell
4. Die Einführung von Preisober- und Preisuntergrenzen
II. Ein generelles Verbot einer tacit collusion
III. Vorschläge zur kartellrechtlichen Erfassung algorithmischer Kollusion
1. Der Algorithmen-TÜV
2. Die erweiterte abgestimmte Verhaltensweise
a) Informationssignale als Abstimmung
aa) Derzeitige Praxis im Umgang mit öffentlichen Preisankündigungen
bb) Das Verbot verbraucherschädlicher Informationssignale
cc) Verbraucher ausschließende Algorithmen
dd) Das Verbot programmierter Informationssignale
b) Algorithmen als plus factors
c) Die Pflicht zur Beobachtung und die Umkehr der Beweislast
3. Die Ausweitung der Sektoruntersuchung
a) Sektoruntersuchung nach europäischem und deutschem Recht
b) Die Sektoruntersuchung zur Identifikation algorithmischer Kollusion
c) Die Neutralisierung algorithmenspezifischer Kollusionsrisiken
d) Der Referentenentwurf zur 11. GWB Novelle
4. Die Erweiterung der Eingriffsbefugnisse der Kommission
a) Das Vorbild der britischen Market Investigation
b) Das New Competition Tool
c) Die Integration des NCT in den DMA-E
IV. Weniger ist mehr - Einordnung der bisherigen Ansätze
1. Tankstellenmärkte als schlechtes Vorbild – Gründe gegen eine Regulierung der Preissetzung
a) Einführung von Höchstpreisen auf digitalen Märkten
b) Einführung einer Tagespreisbindung auf digitalen Märkten
2. Die negativen Anreize überwiegen – Gründe gegen das Verbot (algorithmischer) tacit collusion
a) Generelles Verbot einer tacit collusion
b) Verbot algorithmischer Kollusion
aa) Das vebraucherschädliche Informationssignal
bb) Das vebraucherausschließende Verhalten
cc) Der verbotene Code des Algorithmus
3. Compliance und Beweislast
4. Erweiterte Sektoruntersuchungen
V. Die „MTS-Digitaler Handel“ – Ein eigener Ansatz zur Stärkung der Verbraucher
1. Die Grenzen algorithmischer Kollusion und die Rolle der Verbraucher
2. Die Vorteile des digitalen Preisvergleichs
3. Die Nachteile des digitalen Preisvergleichs
4. Das unzureichende Angebot privater Suchanbieter
5. Die „MTS-Digitaler Handel“ als objektives Vergleichsangebot
6. Förderung der erstmaligen Nutzung
7. Weiterführende Instrumentarien
VI. Zwischenergebnis
275–280
G. Ergebnis
275–280
Details
281–284
Appendix
281–284
Details
285–314
Literaturverzeichnis
285–314
Details
315–319
Entscheidungsverzeichnis
315–319
Details
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CC-BY
Access
Algorithmische Preissetzung und tacit collusion , page 147 - 172
D. Ökonomische Erkenntnisse zur algorithmischen Kollusion
Autoren
Martin Sternberg
DOI
doi.org/10.5771/9783748937623-147
ISBN print: 978-3-7560-0235-1
ISBN online: 978-3-7489-3762-3
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