Vi ser ett generiskt problem där ett företag säljer produkter över T-perioder utan att känna till efterfrågefunktionen. Företaget sätter i tur och ordning priser för att tjäna intäkter och lära sig den underliggande efterfrågan fungerar samtidigt. En naturlig heurist för detta problem, som ofta används i praktiken, är girig iterative minst kvadrater (GILS). Vid varje tidsperiod, GILS uppskattar efterfrågan som en linjär funktion av priset genom att tillämpa minst kvadrater på uppsättningen av tidigare priser och realiserade krav. Därefter används ett pris som maximerar intäkterna, med tanke på den uppskattade efterfrågefunktionen, för nästa tidsperiod. Resultatet mäts av beklagandet, vilket är den förväntade intäktsförlusten från den optimala (orakel) prissättningspolitiken när efterfrågefunktionen är känd. Nyligen visade den Boer och Zwart (2014) och Keskin och Zeevi (2014) att GILS är suboptimala. De införde algoritmer som integrerar forcerad prisspridning med GILS och uppnå asymptotiskt optimal prestanda. I detta dokument betraktar vi detta dynamiska prisproblem i en datarik miljö. Framför allt antar vi att företaget känner till den förväntade efterfrågan under ett visst pris från historiska data, och under varje period, innan priset fastställs, har företaget tillgång till extra information (efterfrågan kovariater) som kan förutsäga efterfrågan. Efterfrågekovariater kan omfatta marknadsföringskostnader, geografisk information, konsumenternas socioekonomiska egenskaper, makroekonomiska index, väder osv. Vi bevisar att i denna miljö beteendet hos GILS är dramatiskt annorlunda och det uppnår asymptotiskt optimal ånger av orderlogg (T ). Vi visar också följande överraskande resultat: i det ursprungliga dynamiska prisproblemet för den Boer och Zwart (2014), Keskin och Zeevi (2014), införandet av alla uppsättningar kovariater i GILS som potentiella efterfrågan kovariater (även om de kunde bära ingen information) skulle göra GILS asymptotiskt optimal. Vi validerar våra resultat genom omfattande numeriska simuleringar på syntetiska och verkliga datamängder.
3. Vad är det som händer? REF beaktar en modell där den förväntade efterfrågan är en linjär funktion av kovariater och priser, och där den verkliga efterfrågan observeras av plattformen.
Dynamic Pricing with Demand Covariates
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}