Dynamic pricing and learning with competition: insights from the dynamic pricing challenge at the 2017 INFORMS RM & pricing conference
Dynamic pricing and learning with competition: insights from the dynamic pricing challenge at the 2017 INFORMS RM & pricing conference
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动态定价和竞争学习：来自 2017 INFORMS RM 动态定价挑战的见解
DOI：
10.1057/s41272-018-00164-4
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发表时间：
2018
影响因子：
1.6
通讯作者：
Van De Geer R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Van De Geer R
本文介绍了2017年6月29日至30日在荷兰阿姆斯特丹举行的第17届INFORMS收入管理和定价部门会议上进行的动态定价挑战的结果。在这个挑战中，参与者提交了定价和需求学习算法，并在模拟市场环境中对其数值性能进行了分析。这允许考虑由于实际复杂性而无法分析或无法经验分析的市场动态。我们的研究结果表明，算法的相对性能在不同的市场动态中变化很大，这证实了在竞争存在下定价和学习的内在复杂性。
This paper presents the results of the Dynamic Pricing Challenge, held on the occasion of the 17th INFORMS Revenue Management and Pricing Section Conference on June 29–30, 2017 in Amsterdam, The Netherlands. For this challenge, participants submitted algorithms for pricing and demand learning of which the numerical performance was analyzed in simulated market environments. This allows consideration of market dynamics that are not analytically tractable or can not be empirically analyzed due to practical complications. Our findings implicate that the relative performance of algorithms varies substantially across different market dynamics, which confirms the intrinsic complexity of pricing and learning in the presence of competition.
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