Predicting price trends of digital products using various forecasting techniques
: on the example of the steam community market

  • Matthias Patrick Roth (Aluno)

Tese do aluno

Resumo

A indústria do jogo tem verificado um crescimento constante ao longo dos anos, contribuindo para a sua crescente comercialização. Um fator que contribui para esta tendência é a crescente popularidade dos mercados online para artigos dentro do jogo, alguns dos quais são comercializados utilizando moedas do mundo real e considerados por uma quantidade crescente de jovens como uma espécie de nova classe de ativos. Este estudo aborda a questão da previsibilidade de preços para estes itens, uma vez que a hipótese de mercado eficiente postula que é impossível prever de forma consistente os preços futuros com base nos preços do passado. Embora este tópico tenha sido amplamente discutido na literatura para a previsão clássica de séries cronológicas financeiras, ainda não foi explorado no contexto dos mercados de itens dentro do jogo. Este estudo utilizou dados Steam Community Market para investigar a previsibilidade dos preços dos itens no contexto dos mercados online. Modelos múltiplos de previsão linear e não­linear são aplicados aos dados. Este estudo mostra que o preço é previsível até certo ponto para muitos itens, embora a melhoria seja pequena em comparação com a referência naïve. Especialmente os modelos lineares mostraram resultados auspiciosos para dados estacionários e previsões a curto prazo, enquanto os modelos não lineares raramente proporcionaram um forte desempenho. Estes resultados sugerem que a previsão de itens digitais pode ser tão desafiante como a previsão de bens tradicionais.
Data do prémio3 fev. 2023
Idioma originalEnglish
Instituição de premiação
  • Universidade Católica Portuguesa
SupervisorNicolò Bertani (Supervisor)

Designação

  • Mestrado em Análise de Dados para Gestão

Citação

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