論文の概要: Do We Exploit all Information for Counterfactual Analysis? Benefits of
Factor Models and Idiosyncratic Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03996v3
- Date: Mon, 10 Jan 2022 21:33:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-28 08:18:18.983575
- Title: Do We Exploit all Information for Counterfactual Analysis? Benefits of
Factor Models and Idiosyncratic Correction
- Title（参考訳）: 事実分析のために全ての情報を爆発させるか?
因子モデルと特殊同期補正の利点
- Authors: Jianqing Fan, Ricardo P. Masini, Marcelo C. Medeiros
- Abstract要約: ブラジルの大手小売店の日用品販売に対する価格変動の影響を測定するために,新しい高次元統計手法を適用した。
提案手法は,主成分(因子)とスパース回帰を組み合わせ,Facter-Adjusted Regularized Method for Treatment Evaluationという手法を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49416305961918056
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimal pricing, i.e., determining the price level that maximizes profit or
revenue of a given product, is a vital task for the retail industry. To select
such a quantity, one needs first to estimate the price elasticity from the
product demand. Regression methods usually fail to recover such elasticities
due to confounding effects and price endogeneity. Therefore, randomized
experiments are typically required. However, elasticities can be highly
heterogeneous depending on the location of stores, for example. As the
randomization frequently occurs at the municipal level, standard
difference-in-differences methods may also fail. Possible solutions are based
on methodologies to measure the effects of treatments on a single (or just a
few) treated unit(s) based on counterfactuals constructed from artificial
controls. For example, for each city in the treatment group, a counterfactual
may be constructed from the untreated locations. In this paper, we apply a
novel high-dimensional statistical method to measure the effects of price
changes on daily sales from a major retailer in Brazil. The proposed
methodology combines principal components (factors) and sparse regressions,
resulting in a method called Factor-Adjusted Regularized Method for Treatment
evaluation (\texttt{FarmTreat}). The data consist of daily sales and prices of
five different products over more than 400 municipalities. The products
considered belong to the \emph{sweet and candies} category and experiments have
been conducted over the years of 2016 and 2017. Our results confirm the
hypothesis of a high degree of heterogeneity yielding very different pricing
strategies over distinct municipalities.
- Abstract（参考訳）: 最適価格、すなわち、ある商品の利益または収益を最大化する価格レベルを決定することは、小売業界にとって重要な課題である。
このような量を選択するには、まず製品需要から価格弾性を見積もる必要がある。
回帰法は通常、結束効果と価格内在性のためにそのような弾性を回復することができない。
そのため、ランダム化実験が一般的である。
しかし、例えば店舗の位置によっては、弾力性は非常に異質である。
ランダム化はしばしば自治体レベルで起こるため、標準差分法も失敗する可能性がある。
考えられる解決策は、人工的な制御から構築された反事実に基づく単一の(またはほんの数個の)処理単位に対する治療の効果を測定する方法論に基づいている。
例えば、治療グループの各都市に対して、未処理の場所から偽物が構築されることがある。
本稿では,ブラジルの大手小売店の日用品販売に対する価格変動の影響を測定するために,新しい高次元統計手法を適用した。
提案手法は主成分(因子)とスパースレグレッションを結合し,Facter-Adjusted Regularized Method for Treatment Evaluation (\texttt{FarmTreat})と呼ばれる手法が得られた。
データは、400以上の自治体で5つの異なる製品の販売と価格で構成されている。
emph{sweet and candies} カテゴリーに属すると考えられる製品や実験は、2016年から2017年にかけて実施されている。
以上の結果から,異なる自治体に対する価格戦略を導出する高次不均質性仮説が検証された。
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