Optimal real-time pricing model based on dynamic programming methods

У цій статті проведено аналіз сучасних методологічних підходів до дослідження проблем динамічного ціноутворення, виявлено їх обмеження і критичні питання щодо практичної реалізації. Більшість робіт передбачає безперервний перегляд цінової політики та обізнаність продавця у функції попиту, що зазвичай важко зустріти на практиці. З огляду на це автором запропонована власна модель динамічного прайсингу в дискретному часі з періодичним коригуванням цінової політики. Модель враховує також параметричну («ідеальну») криву продажів і функцію розподілу купівельних цін. Ці характеристики оцінюються за допомогою історичних даних. Завдання моделі - запропонувати оптимальну ціну пропозиції, яка б дозволяла продавати товар згідно темпу параметричної кривої і максимізувала прибуток підприємства. Запропонована методика була успішно протестована для випадку продажу туристичних турів. Подальша розробка моделі передбачає використання байєсівських мереж для калібрування оцінок її параметрів.This article analyzes the modern methodological approaches to the study of dynamic pricing problems. It reveals their limitations and critical implementation issues. Most of the working papers suppose the continuous review of pricing policies and the knowledge of the demand function. Such hypothesis is rarely possible in practice. This is why the author suggests his own discrete-time dynamic pricing model with periodic adjustment of the pricing policy. The model also takes into account the parametric ("ideal") sale curve and the distribution function of consumer prices. These characteristics are estimated by analysing historical data. The goal of this model is to identify an optimal price. The given price would allow to carry out the sale in accordance to parametric sale curve and to maximize the profit of the firm. This technique has been successfully tested for the case of the package holiday industry. Further development of the model involves the use of Bayesian learning to calibrate the estimation of its parameters.В статье проведен анализ современных методологических подходов к исследованию проблем динамического ценообразования, выявлены их ограничения и критичные вопросы реализации. Большинство подходов предусматривает непрерывный пересмотр ценовой политики и осведомленность продавца о функции спроса, что редко предоставляется возможным на практике. В виду этого авторами предложена собственная модель динамического прайсинга в дискретном времени с периодической корректировкой ценовой политики. Модель учитывает также параметрическую («идеальную») кривую продаж и функцию распределения покупательских цен. Эти характеристики оцениваются при помощи исторических данных. Задача модели – выявить оптимальную цену предложения, которая бы позволяла осуществлять продажи согласно темпу параметрической кривой и максимизировала прибыль предприятия. Описанная методика была успешно протестирована для случая продаж туристических туров. Дальнейшая разработка модели предполагает применение обучения байесовских сетей для калибровки оценок её параметров

Dynamic Optimization of Original Innovator Based on Product Life-Cycle

技术创新，特别是率先创新使企业拥有时间和产品竞争力上的优势，获得了先入优势；另一方面，模仿创新减少了企业的研发成本，更能满足顾客的需求，从而可以获得更高的成功率，使模仿创新企业获得了后入优势。从时间角度看，在模仿创新企业的产品进入市场以前，率先创新企业的原始创新产品在市场中处于完全垄断地位，随后转变为与模仿创新企业进行的产品竞争，为在竞争中获得更大的优势，创新企业将会选择对原始创新产品进行升级换代，由此可根据市场中的产品竞争形势将产品生命周期分成不同的多个阶段。另外，无论面对怎样的竞争形势，企业都面临着利润最大化的目标，或是不考虑后续影响的眼前利润最大化，或是整个产品生命周期的总利润最大化。 ...Technological innovation, especially original innovation helps enterprises gain the advantage of the time and the competitiveness of products, seize the initiative. On the other hand, imitating innovation has the advantage of cost reduction of corporate R&D and meeting customer needs better, which leads to a higher success rate and makes imitation innovative enterprises obtain a post-market advant...学位：管理学硕士院系专业：管理学院管理科学系_管理科学与工程学号：1772009115094

МОДЕЛЬ ОПТИМАЛЬНОГО ЦІНОУТВОРЕННЯ В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ДИНАМІЧНОГО ПРОГРАМУВАННЯ

У цій статті проведено аналіз сучасних методологічних підходів до дослідження проблем динамічного ціноутворення, виявлено їх обмеження і критичні питання щодо практичної реалізації. Більшість робіт передбачає безперервний перегляд цінової політики та обізнаність продавця у функції попиту, що зазвичай важко зустріти на практиці. З огляду на це автором запропонована власна модель динамічного прайсингу в дискретному часі з періодичним коригуванням цінової політики. Модель враховує також параметричну («ідеальну») криву продажів і функцію розподілу купівельних цін. Ці характеристики оцінюються за допомогою історичних даних. Завдання моделі - запропонувати оптимальну ціну пропозиції, яка б дозволяла продавати товар згідно темпу параметричної кривої і максимізувала прибуток підприємства. Запропонована методика була успішно протестована для випадку продажу туристичних турів. Подальша розробка моделі передбачає використання байєсівських мереж для калібрування оцінок її параметрів

A Development of a Game-Theoretic Artificially Intelligent Neural Network Revenue Management Forecasting Model

The aim of this dissertation is to create and test a risk induced game-theoretic price forecasting model. The models were tested with datasets from 3 Upper Midscale hotels in 3 locations (urban, interstate and suburb), one hotel from each location. The data was obtained from STR, a leading hospitality marketing company which consolidates all of the daily hotel data from hotels in the United States. Multiple error measures were used to compare the accuracy of models. Three LSTM models were proposed and tested; LSTM model 1 that relied on ADR to forecast ADR, LSTM model 2 that used ADR, supply, demand, and day of the week to generate the forecast, and finally LSTM model 3 that used all the predictors of LSTM model 2 plus ADR of 4 competitors of the same size and scale to predict ADR values. The LSTM models were tested against traditional forecasting methods. The findings showed that LSTM model 2 was the most accurate of all the models tested. Moreover, LSTM model 1 and 3 showed higher accuracy than traditional models in some cases. In particular, all the LSTM models outperformed the traditional methods in the most volatile property (property C). Overall, the results indicated the higher accuracy of LSTM models for times of uncertainty. Finally, estimation of Value at Risk was introduced into the LSTM models, however the accuracy of the models did not change significantly