Motiverade av applikationer inom finansiella tjänster, anser vi att en säljare som erbjuder priser sekventiellt till en ström av potentiella kunder, observera antingen framgång eller misslyckande i varje säljförsök. Parametrarna för den underliggande efterfrågemodellen är till en början okända, så varje prisbeslut innebär en avvägning mellan lärande och inkomst. Uppmärksamheten är begränsad till den enklaste typen av modellosäkerhet, där en av två efterfrågemodeller är känd för att gälla, och vi fokuserar initialt på prestanda av den myopiska Bayesian policy (MBP), som varianter är vanliga i praktiken. Eftersom lärande är passivt under MBP (dvs. lärande endast sker som en biprodukt av åtgärder som har ett annat syfte), kan det leda till ofullständigt lärande och dåliga resultat. Enligt ett ytterligare antagande visar sig dock en begränsad variant av den myopiska politiken ha följande starka teoretiska dygd: det förväntade prestationsgapet i förhållande till en klärvoajant som känner till den underliggande efterfrågemodellen begränsas av en konstant i takt med att antalet försäljningsförsök blir stort.
Ref beaktade problemet med DP under antagandet att den sanna modellen är en av två givna parametriska modeller.
Bayesian Dynamic Pricing Policies: Learning and Earning Under a Binary Prior Distribution
{'venue': 'Management Science', 'journal': 'Management Science', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}