論文の概要: Dynamic Pricing in the Linear Valuation Model using Shape Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05776v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 04:58:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:35:12.702343
• Title: Dynamic Pricing in the Linear Valuation Model using Shape Constraints
• Title（参考訳）: 形状制約を用いた線形評価モデルの動的価格設定
• Authors: Daniele Bracale, Moulinath Banerjee, Yuekai Sun, Kevin Stoll, Salam Turki,
• Abstract要約: 線形評価モデルにおける検閲データに対する動的価格設定に対する形状制約付きアプローチを提案する。 本手法は, 文献における既往の方法と比較して, 経験的後悔の度合いが向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.319339643047826
• License:
• Abstract: We propose a shape-constrained approach to dynamic pricing for censored data in the linear valuation model that eliminates the need for tuning parameters commonly required in existing methods. Previous works have addressed the challenge of unknown market noise distribution F using strategies ranging from kernel methods to reinforcement learning algorithms, such as bandit techniques and upper confidence bounds (UCB), under the Lipschitz (and stronger) assumption(s) on $F_0$. In contrast, our method relies on isotonic regression under the weaker assumption that $F_0$ is $\alpha$-Holder continuous for some $\alpha \in (0,1]$. We obtain an upper bound on the asymptotic expected regret that matches existing bounds in the literature for $\alpha = 1$ (the Lipschitz case). Simulations and experiments with real-world data obtained by Welltower Inc (a major healthcare Real Estate Investment Trust) consistently demonstrate that our method attains better empirical regret in comparison to several existing methods in the literature while offering the advantage of being completely tuning-parameter free.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の手法で一般的に必要とされるパラメータのチューニングを不要とする線形評価モデルにおいて,検閲データに対する動的価格設定に対する形状制約方式を提案する。 これまでの研究では、Lipschitz(およびより強い)仮定の下で、F_0$で、カーネル手法から強化学習アルゴリズム、例えば、盗聴技術や高信頼境界(UCB)といった戦略を用いて、未知の市場ノイズ分布Fの課題に対処してきた。 対照的に、我々の手法は、ある$\alpha \in (0,1]$に対して$F_0$が$\alpha$-ホルダー連続であるというより弱い仮定の下での等調回帰に依存する。 リプシッツの場合)$\alpha = 1$の文献上の既存の境界と一致する漸近的予想された後悔の上限を得る。 Welltower Inc(大手医療機関であるReal Estate Investment Trust)が取得した実世界のデータによるシミュレーションと実験は、我々の手法が完全にチューニングパラメータフリーであることの利点を提供しながら、文献におけるいくつかの既存手法と比較して、より良い経験的後悔を達成できることを一貫して示している。

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