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动态团购模式下的消费者行为研究:观察学习视角

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
图目录第11-12页
表目录第12-13页
1 绪论第13-23页
    1.1 研究背景第13-16页
        1.1.1 网络购物市场规模巨大第13页
        1.1.2 网络团购市场第13-15页
        1.1.3 团购模式第15-16页
    1.2 研究目的和意义第16-18页
        1.2.1 研究目的第16-18页
        1.2.2 研究意义第18页
    1.3 研究创新点与价值第18-20页
    1.4 研究框架第20-21页
    1.5 本章小结第21-23页
2 文献综述第23-31页
    2.1 社会影响理论第23-27页
        2.1.1 信息级联理论第24-25页
        2.1.2 口碑效应第25-26页
        2.1.3 观察学习理论第26-27页
    2.2 网络购物理论研究第27-29页
        2.2.1 一般网络购物研究第27-28页
        2.2.2 一般网络团购与动态团购研究第28-29页
    2.3 本章小结第29-31页
3 研究假设第31-45页
    3.1 研究模型和研究假设第31-33页
    3.2 研究假设的提出第33-43页
        3.2.1 产品类型的影响第33-35页
        3.2.2 动态团购因素相关假设第35-37页
            3.2.2.1 动态价格相关假设第35-36页
            3.2.2.2 动态人数阈值的影响第36-37页
        3.2.3 观察学习因素相关假设第37-39页
        3.2.4 消费者个人因素相关假设第39页
        3.2.5 商家因素相关假设第39-41页
        3.2.6 时间因素第41-43页
            3.2.6.1 购物周期性因素第41-42页
            3.2.6.2 团购周期性因素第42-43页
    3.3 本章小结第43-45页
4 研究方法第45-51页
    4.1 变量测量第45-47页
        4.1.1 消费者网购经验等级的衡量第45-46页
        4.1.2 产品类型的划分第46-47页
    4.2 数据采集第47-50页
        4.2.1 天猫预售概况第47-48页
        4.2.2 数据抓取工具第48页
        4.2.3 抓取数据对象第48-50页
        4.2.4 数据采集情况第50页
    4.3 本章小结第50-51页
5 数据分析第51-57页
    5.1 分析工具和方法第51页
    5.2 回归模型第51-55页
        5.2.1 基本模型第51页
        5.2.2 变量说明第51-54页
        5.2.3 变量描述性统计第54-55页
    5.3 本章小结第55-57页
6 数据结果和假设验证第57-67页
    6.1 数据结果第57-61页
        6.1.1 平稳性和协整检验第57-58页
        6.1.2 回归结果第58-61页
    6.2 假设验证和控制变量说明第61-64页
        6.2.1 假设验证第61-62页
        6.2.2 控制变量讨论第62-64页
            6.2.2.1 开始和结束效应第62-63页
            6.2.2.2 周期效应第63-64页
    6.3 假设检验汇总第64-65页
    6.4 本章小结第65-67页
7 结果讨论第67-75页
    7.1 主要结论第67-68页
    7.2 结论分析第68-73页
        7.2.1 动态团购因素的影响第68-69页
        7.2.2 观察学习因素的影响第69-71页
        7.2.3 商家信誉评分的影响第71-72页
        7.2.4 时间因素的影响第72-73页
    7.3 本章小结第73-75页
8 研究结论与展望第75-81页
    8.1 研究总结第75-76页
    8.2 研究的理论贡献和实践意义第76-78页
        8.2.1 理论贡献第76页
        8.2.2 实践意义第76-78页
    8.3 研究的局限和未来研究方向第78-79页
    8.4 本章小结第79-81页
参考文献第81-91页
作者简历及在学期间所取得的主要科研成果第91页

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