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1 C2C Logstc Yahoo 500 Logstc 93% C2C C2C Imposng Taxes on C2C Internet Aucton the Applcaton of Logstc Regresson Abstract Accordng to taxaton prncples about Internet aucton announced by Taxaton Offce and aucton data collected from Yahoo, Ths paper apples a Logstc model to analyss, predct, and try to fnd professonal Internet auctoneers, who had to pay taxes. As a result, ths paper yelds 93% predcton probablty. The repeat of aucton tems, the tmes of aucton transacton, the rato of sellng tmes to the total of sellng and buyng tmes, and the categores of aucton tems had good explanatory power for odds, but the amount of aucton revenue dd not. So, f crtcal prncples of taxaton are based on the amount of aucton revenue and the tmes of aucton transacton only, Taxaton Offce can not dscrmnate who should pay taxes. Besdes, accordng to the results of regresson analyss, auctoneers need not to concern tax burden f they are real amateurs. Taxaton Offce should let amateur auctoneers realze t and prevent tax burden from generatng a downsde effect on C2C electronc commerce. Keywords Internet Aucton, Logstc Model, C2C Electronc Commerce
2 Yahoo " (MIC) B2C C2C % 0.39% 1.5% B2C C2C 30% 70% ~ Yahoo 344 ebay 128 ( 1) Yahoo PDA 97,458 39,930 60, , , , ,521 97, , , , , , ,355 92, ,440,103 Yahoo ( ) B2C C2C
3 ( ) ( ) C2C C2C 1) Yahoo ebay 2) C2C B(busness) C(customer) (2000) (2000) (2001) (2004) (2000) (2001) (2003) 2005 C2C C B Logstc ( Logt ) Probt (Neural Network) ( C B) Altman(1968) Altman and Lors(1976) Snkey(1975, 1978) Pettway and Snkey(1980) (odds) 0 1 0~1 Logstc Logstc Logstc Probt Logstc
4 Martn(1977) West(1985) Whalen and Thomson(1995) Logstc Espahbod(1991) Logstc Logstc Ederngton(1985) Logstc Probt Probt Logstc Gentry, Newbold, and Whtford(1987) Logstc Odom and Sharda(1990) 1975~ Tam and Kang(1992) 1985~ Logstc Logstc Logstc (1996) (1996) (1997) (1999) (2001) (2003) Logstc Logstc (OECD) ( /11/23) ( 2004/09/09) ( 3-4 )
5 ( 93/08/23) ( ) ( 2004/05/20). ( 2)
6 1 C2C C B C B ( C B) C C B % (1) 1% (2) 5% % 3. 6% 25% 6% 25 25%
7 (1) C2C (0) C B C C C ( ) C B 1 (2004.4) 2003 Yahoo 350 ebay 17 ebay ( ) ( 1) Altman(1968) (0) (1) ( )
8 3 1 A 200 Noka 50 Moto A 200/4=50 2 ( 2) 3 4 A A 200/(200+20)=
9 5 Yahoo! 15 ( 1) A 200 Noka 50 Moto Yahoo! A 3/15=0.6 3 / Logstc ( ) Logstc 0 1 Logstc Logstc y y ( 0) y =1 y ( ) y ( 0) y =0 ( ) y x y = α + β + ε x (1)
10 P (2) ( y = 1x ) = P[( α + βx + ε ) > 0] = P[ ε > ( α βx )] (2) ε Logstc Logstc (2) P y = 1x ) = P[ ε ( α + βx )] = F( α + βx ) (3) ( F ε Logstc (3) 1 P( y = 1x ) = p[ ε ( α + βx )] = (4) ε 1+ e (4) Logstc S ε P y = 1x ) =0 ( P y = 1x ) =1 Logstc 0 1 ( Logstc Logstc ε P( y 1 = 1x ) = ( α + βx ) 1+ e (5) (5) ε ( α + βx ) x P ( y = 1x ) = p p α + βx 1 e = = (6) ( α + βx ) α + βx 1+ e 1+ e p x (7) α + βx e 1 1 p = 1 ( ) = (7) α + βx α + βx 1+ e 1+ e (odds) (8) p 1 p = e α + β x (8) p = α + βx ln 1 p (9) (9) Logstc logt form
11 k (9) K p ln = + + k xk p α α β (10) 1 k= 1 p = P y = 1x, x,..., x ) ( 1 2 k p ln = α + β1repeat + β 2 AMOUNT + β 3TIMES + β 4RATIO + β 5CATEGORIES 1 p (11) p 1 p REPEAT AMOUNT TIMES RATIO CATEGORIES (11) Logstc ~4 5 5 Levene s test t 5 6 Box s M F Kolmogorov- Smmov Z Logstc
12 4 (0) (1) ) (1) (0) (1) / (0) (1) (0) (1) Levene s test for equalty of varances T test for equalty of means F Sg. t Sg.( ) / =5% 6 Box s M F / Kolmogorov-Smmov Z =5%
13 8 Omnbus Test (11) Cox & Snell R 2 Nagelkerke R 2 2 R 1 (11) Cox & Snell R 2 Nagelkerke R Hosmer & Lemeshow Test (12) P 0.451( 0.05) ( ) 8 Omnbus Test Cox & Snell R 2 Nagelkerke R 2 Hosmer & Lemeshow Test (.000) (0.451) P 9 (11) Wald 95% 9 Wald ( ) / =5% 10 (0) (1) % ( C B) (1) (0) %
14 (11) 93% 5 (odds) Yahoo C2C ( C B) Logstc % 0( ) 1( ) ( C B) 1( ) 0( ) C2C
15 logt Delph APH Logt Altman, E. I., Fnancal Ratos (1968), Dscrmnant Analyss and the Predcton of Corporate Bankruptcy, the Journal of Fnance, Vol.23, No.4, p and B. Lors (1976), A Fnancal Early Warnng System for Over-The-Counter Broker-Dealers, the Journal of Fnance, Vol.31, No.4, p Collns, R. A. (1980), an Emprcal Comparson of Bankruptcy Predcton Models, Fnancal Management, summer, p Ederngton, L. H. (1985), Classfcaton Models and Bond Ratngs, The Fnancal Revew, Vol.20, No.4, 1985, p Espahbod, P. (1991), Identfcaton of Problem Banks and Bnary Choce Models, Journal of Bankng and Fnance, vol.15, no.1, p Gentry, J. A., P. Newbold and D. T. Whtford (1985), Classfyng Bankrupt Frms wth Funds Flow Components, Journal of Accountng Research, Vol.23, p Martn, D. (1977), Early Warnng of Bank Falure: Logt Regresson Approach, the Journal of Bankng and Fnance, vol.1, no.3, p
16 22. Odom, D. M., and Sharda, R. (1990), A Neural Network Model for Bankruptcy P redcton, I J CNN Ohlson, J. (1980), Fnancal Ratos and the Probablstc Predcton of Bankruptcy, Journal of Accountng Research, Vol.18, no.1, p Pettway, R. H., and J. F. JR. Snkey (1980), Establshng On-Ste Bank Examnaton Prortes : An Early-Warnng System Usng Accountng and Market nformaton, Journal of Fnance, vol.35, no.1, p Snkey, J. F. JR. (1975), a Multvarte Statstcal Analyss of the Characterstcs of Problem Banks, Journal of Fnance, vol.30, no.1, p (1978), Identfyng Problem banks How Do the Bankng Authortes Measure a Bank s Rsk Exposure?, Journal of Money, Credt, and Bankng, vol.10, no.2, p Tam, K. Y., and Y. Kang (1992), Manageral Applcaton of Neurnal Networks: the Case of Bank Falure Predcton, Management Scence, 38(7), p West, R. C. (1985), A Factor Analytc Approach to Bank Condton, Journal of Bankng and Fnance, vol.15, no.1, p Whalen, G. W., and J. B. Thomson (1998), Usng Fnancal Data to Identfy Changes n Bank Condton, Economc Revew, Federal Reserve Bank of Cleveland, 2 nd Quarter, p
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