研究探討藝術市場中畫作的定價機制，特別關注視覺分析在評估瑞典古典畫作價格中的應用。研究使用了 6,566 件瑞典畫作的樣本，並分析了影響價格的因素。
以下是本研究的重點摘要：

• 挑戰傳統的藝術品分類與定價方式：傳統上，藝術市場研究依賴畫作標題來分類主題，但本研究發現這種方法可能導致系統性誤差，因為畫作名稱可能與實際內容不符。本研究採用視覺分類法，由藝術專家親自檢視每幅畫作，將其歸類至八大主題，以確保所有畫作都能正確歸類，減少因標題不明確或缺失而導致的測量誤差。
• 藝術技法與主題對價格的影響：研究結果顯示，畫作的技法和主題與最終成交價密切相關。油畫通常比水彩、粉彩及混合媒材的畫作價格更高。此外，裸女畫作（Nude）在市場上通常能獲得顯著溢價，而靜物畫（Still Life）則相對價格較低。
• 修正拍賣市場的選擇性偏誤：過去的研究多關注於成功拍賣的畫作，而忽略了未售出的畫作可能對市場定價的影響。本研究利用 Heckman 兩階段模型修正選擇性偏誤，發現未售出畫作的特徵與已售出的畫作存在顯著差異。
• 主要發現：
• 視覺分類能夠更準確地反映畫作的市場價值，有效減少系統性誤差，提高畫作估價的準確性。
• 畫作技法與主題對價格影響顯著，油畫價格較高，裸女畫作通常溢價較高。
• 拍賣行對價格影響重大，Bukowskis 拍賣行的成交價普遍較高。
• 建議：
• 拍賣行應採用視覺分析進行畫作分類，以提升市場價格預測的準確性。
• 藝術家在創作時可考慮市場趨勢，例如裸女畫作通常溢價較高。
• 市場定位時應考慮畫作尺寸，過大反而會降低成交機率。
• 研究方法：
• 本研究收集了 2010 至 2020 年間三大瑞典拍賣行拍賣的 6,566 件瑞典古典畫作。
• 使用了 Hedonic Pricing Model（特徵價格模型）和 Heckman 兩階段選擇性修正模型。
• 比較了視覺分類法和傳統的標題分類法。

本研究為藝術市場的定價機制提供了新視角，證明視覺分析方法能有效改善畫作估價的準確性。未來研究應進一步探索機器學習技術與藝術市場分析的結合，以提升市場評估的效率與準確性。

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