动态定价中需求预测不确定性量化方法研究

"这篇研究论文探讨了在上下文动态定价中需求预测的不确定性量化问题。在数据驱动的连续决策过程中，如动态定价、库存管理和分类优化，如何量化真实模型函数，如需求函数的不确定性，是业界面临的关键挑战。现有的工作主要关注如何设计策略以最大化收益，但对模型函数不确定性的量化研究不足。论文以动态定价中的需求预测为例，分析了由于顺序数据收集导致的最大似然估计或经验风险最小化估计的分布偏差问题，这使得传统的统计方法，如Wald检验，变得无效。" 文章作者提出了一种创新的去偏方法，以解决由顺序数据引起的估计偏差问题，并确保去偏估计量的渐近正态性。基于此方法，他们能够构建针对需求函数的点wise置信区间和统一置信区间，从而为决策者提供更准确的需求预测不确定性范围。 动态定价是商业策略中的一个重要工具，它涉及到根据市场状况和客户行为实时调整产品或服务的价格。在实际操作中，需求预测的准确性对于制定有效的定价策略至关重要。然而，由于市场需求的复杂性和多变性，预测需求函数时往往存在显著的不确定性。这种不确定性不仅源于数据收集的方式，还可能由于外部因素如经济环境、竞争对手行为等的变化。 论文的贡献在于它填补了理论与实践之间的空白，提供了处理这种不确定性的一种新途径。去偏估计量的提出有助于提高需求预测的可靠性，进而改善动态定价策略的效果。这对于零售、旅游、酒店等依赖价格敏感性动态调整业务的行业尤其重要。 此外，渐近正态性的保证意味着，随着更多数据的收集，这些估计会更加精确，这对于长期的决策规划是有益的。通过点wise和统一置信区间，管理者可以更好地理解需求函数的潜在变化范围，从而在制定价格策略时考虑更多的可能性。 这篇研究论文为数据驱动的连续决策提供了一个新的视角，特别是在动态定价领域，强调了不确定性量化的重要性，并提供了一套实用的统计工具和技术，以帮助管理者在面对不确定性时做出更为明智的决策。