Medan det datadrivna beslutsfattandet håller på att förändra den moderna verksamheten är de flesta storskaliga data av observationskaraktär, t.ex. transaktionsregister. Dessa data utgör unika utmaningar i en mängd olika operativa problem som utgör stokastiska optimeringsproblem, inklusive prissättning och lagerhantering, där man måste utvärdera e-ekten av ett beslut, t.ex. pris eller ordermängd, på en osäker kostnads-/avkastningsvariabel, t.ex. efterfrågan, baserat på historiska data där beslut och utfall kan komma på skam. Ofta saknar uppgifterna de egenskaper som krävs för att möjliggöra en sund bedömning av orsakssamband och/eller de starka antaganden som krävs kan vara tvivelaktiga. Vanlig praxis är dock att tilldela ett beslut ett objektivt värde som är lika med den bästa förutsägelsen om kostnad/lön med hänsyn till observationen av beslutet i uppgifterna. Även i allmänna inställningar denna identifiering är oäkta, för optimering ändamål är det endast det objektiva värdet av det slutliga beslutet som spelar roll, snarare än giltigheten av någon modell som används för att komma fram till det. I detta dokument formaliserar vi detta uttalande i fallet med observational-data-driven optimering och studerar både kraften och gränserna för prediktiva tillvägagångssätt för observational-data-driven optimering med ett särskilt fokus på prissättning. Vi tillhandahåller stränga gränser för optimala klyftor i sådana strategier även när optimala beslut inte kan identifieras från data. För att studera potentiella gränser för prediktiva metoder i verkliga datauppsättningar utvecklar vi ett nytt hypotestest för kausal-elect objektiv optimalitet. Genom att tillämpa den på räntebestämningsdata visar vi empiriskt att prediktiva metoder kan vara kraftfulla i praktiken men med vissa kritiska begränsningar.
Bertsimas och Kallas Ref studerade senare begränsningarna i prediktiva metoder för prissättningsproblem.
The Power and Limits of Predictive Approaches to Observational-Data-Driven Optimization
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Optimization and Control', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}