論文の概要: Uncertainty Quantification for Demand Prediction in Contextual Dynamic Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07017v2
• Date: Mon, 31 Aug 2020 16:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 02:36:48.970819
• Title: Uncertainty Quantification for Demand Prediction in Contextual Dynamic Pricing
• Title（参考訳）: コンテキスト動的価格設定における需要予測の不確かさの定量化
• Authors: Yining Wang and Xi Chen and Xiangyu Chang and Dongdong Ge
• Abstract要約: 本研究では,需要関数に対する精度の高い信頼区間構築の問題について検討する。 偏りのあるアプローチを開発し、偏りのある推定器の正規性を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.828160401904697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven sequential decision has found a wide range of applications in modern operations management, such as dynamic pricing, inventory control, and assortment optimization. Most existing research on data-driven sequential decision focuses on designing an online policy to maximize the revenue. However, the research on uncertainty quantification on the underlying true model function (e.g., demand function), a critical problem for practitioners, has not been well explored. In this paper, using the problem of demand function prediction in dynamic pricing as the motivating example, we study the problem of constructing accurate confidence intervals for the demand function. The main challenge is that sequentially collected data leads to significant distributional bias in the maximum likelihood estimator or the empirical risk minimization estimate, making classical statistics approaches such as the Wald's test no longer valid. We address this challenge by developing a debiased approach and provide the asymptotic normality guarantee of the debiased estimator. Based this the debiased estimator, we provide both point-wise and uniform confidence intervals of the demand function.
• Abstract（参考訳）: データ駆動シーケンシャルな決定は、動的価格設定、在庫管理、品揃え最適化など、現代の運用管理における幅広い応用を見出した。 データ駆動シーケンシャルな意思決定に関する既存の研究は、収益を最大化するオンラインポリシーの設計に焦点を当てている。 しかし、基礎となる真のモデル関数(例えば、需要関数)に対する不確実性定量化の研究は、実践者にとって重要な問題である。 本稿では,動的価格設定における需要関数予測の問題を動機として,需要関数の信頼区間を精度良く構築する問題について検討する。 主な課題は、シーケンシャルに収集されたデータが最大確率推定値や経験的リスク最小化推定値にかなりの分布バイアスをもたらし、ウォルド検定のような古典的な統計学的アプローチがもはや有効ではないことである。 この課題に対処するために、偏りのあるアプローチを開発し、偏りのある推定器の漸近正規性を保証する。 これに基づいて,要求関数の点的信頼区間と一様信頼区間の両方を提供する。

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