論文の概要: Information-theoretic limitations of data-based price discrimination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12723v3
• Date: Thu, 30 Mar 2023 04:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 18:27:33.505666
• Title: Information-theoretic limitations of data-based price discrimination
• Title（参考訳）: データに基づく価格識別における情報理論の限界
• Authors: Haitian Xie, Ying Zhu, Denis Shishkin
• Abstract要約: 本論文の主な成果は2つである。 最初の結果のセットは、独立して価格戦略です。 2つ目の結果は、$K$-markets empirical revenue sample (ERM)戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7090165638014331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies third-degree price discrimination (3PD) based on a random sample of valuation and covariate data, where the covariate is continuous, and the distribution of the data is unknown to the seller. The main results of this paper are twofold. The first set of results is pricing strategy independent and reveals the fundamental information-theoretic limitation of any data-based pricing strategy in revenue generation for two cases: 3PD and uniform pricing. The second set of results proposes the $K$-markets empirical revenue maximization (ERM) strategy and shows that the $K$-markets ERM and the uniform ERM strategies achieve the optimal rate of convergence in revenue to that generated by their respective true-distribution 3PD and uniform pricing optima. Our theoretical and numerical results suggest that the uniform (i.e., $1$-market) ERM strategy generates a larger revenue than the $K$-markets ERM strategy when the sample size is small enough, and vice versa.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コバリアイトが連続しており,販売者にはデータの分布が不明な,ランダムな評価データと共変量データに基づいて,第3次価格差別(3PD)について検討する。 本論文の主な成果は2つである。 最初の一連の結果は、独立した価格戦略であり、3PDと均一価格の2つのケースでデータベースの価格戦略の基本的な情報理論的な制限を明らかにする。 第2の結果は、K$-markets empirical revenue maximization (ERM) 戦略を提案し、K$-markets ERM 戦略と均一 ERM 戦略が、それぞれの真分布3PD と均一価格オプティマによって生成される収益の最適収束率を達成することを示す。 我々の理論的および数値的な結果は、サンプルサイズが十分に小さい場合、一様(すなわち1ドル市場)のEMM戦略は、Kドル市場EMM戦略よりも大きな収益を生み出すことを示唆している。

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