論文の概要: Machine Learning based Framework for Robust Price-Sensitivity Estimation with Application to Airline Pricing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01875v1
• Date: Wed, 4 May 2022 03:35:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 14:04:56.522677
• Title: Machine Learning based Framework for Robust Price-Sensitivity Estimation with Application to Airline Pricing
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくロバスト価格感性推定フレームワークと航空会社価格への適用
• Authors: Ravi Kumar, Shahin Boluki, Karl Isler, Jonas Rauch and Darius Walczak
• Abstract要約: 本稿では,機能依存型価格感度の存在下での製品の動的価格設定の問題について考察する。 価格関連部がパラメトリックなフレキシブルで解釈可能な需要モデルを構築した。 モデルの残りの部分(ニュアンス)は非パラメトリックであり、洗練されたML技術によってモデル化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.5282398019991
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of dynamic pricing of a product in the presence of feature-dependent price sensitivity. Based on the Poisson semi-parametric approach, we construct a flexible yet interpretable demand model where the price related part is parametric while the remaining (nuisance) part of the model is non-parametric and can be modeled via sophisticated ML techniques. The estimation of price-sensitivity parameters of this model via direct one-stage regression techniques may lead to biased estimates. We propose a two-stage estimation methodology which makes the estimation of the price-sensitivity parameters robust to biases in the nuisance parameters of the model. In the first-stage we construct the estimators of observed purchases and price given the feature vector using sophisticated ML estimators like deep neural networks. Utilizing the estimators from the first-stage, in the second-stage we leverage a Bayesian dynamic generalized linear model to estimate the price-sensitivity parameters. We test the performance of the proposed estimation schemes on simulated and real sales transaction data from Airline industry. Our numerical studies demonstrate that the two-stage approach provides more accurate estimates of price-sensitivity parameters as compared to direct one-stage approach.
• Abstract（参考訳）: 我々は,機能依存価格感度が存在する場合,製品の動的価格設定の問題を考える。 ポアソン半パラメトリック手法に基づいて、価格関連部がパラメトリックであり、残りの(ノイズ)部が非パラメトリックであり、洗練されたML技術を用いてモデル化できる柔軟な解釈可能な需要モデルを構築する。 このモデルの価格-感受性パラメータの直接1段階回帰手法による推定は、偏りのある推定に繋がる可能性がある。 本研究では,モデルのニュアサンスパラメータのバイアスに対してロバストな価格・感受性パラメータを推定する2段階推定手法を提案する。 第1段階では、ディープニューラルネットワークのような洗練されたML推定器を用いて、特徴ベクトルから得られる観測された購入と価格の推定器を構築する。 推定器を第1段階から利用し、第2段階においてベイズ力学一般化線形モデルを用いて価格感度パラメータを推定する。 本研究では,Airline 産業のシミュレーションおよび実販売取引データに基づいて,提案手法の性能を検証した。 この2段階の手法は, 直接的な1段階の手法に比べて, 価格感受性パラメータの精度が高いことを示す。

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