Price discrimination with inequity-averse consumers : a reinforcement learning approach

With the advent of big data, unique opportunities arise for data collection and analysis and thus for personalized pricing. We simulate a self-learning algorithm setting personalized prices based on additional information about consumer sensi- tivities in order to analyze market outcomes for consumers who have a preference for fair, equitable outcomes. For this purpose, we compare a situation that does not consider fairness to a situation in which we allow for inequity-averse consumers. We show that the algorithm learns to charge different, revenue-maximizing prices and simultaneously increase fairness in terms of a more homogeneous distribution of prices

Consumer prices : effects of learning algorithms and pandemic-related policy measures

When it comes to product prices, two major topics have dominated the public debate in recent years: One is pricing with the help of artificial intelligence, and the other is the price level, which has risen more than usual with the onset of the COVID-19 pandemic. Higher prices create a loss of consumer surplus and possibly total welfare, which is the reason this topic has become ubiquitous in political discussions. This dissertation contributes to the debate by extending the existing literature on algorithmic pricing, which is said to facilitate personalized pricing, as well as collusive behavior and to enhance the general understanding of how government measures enforced during the COVID-19 pandemic contributed to (short-time) price developments. Thereby, the first part of the thesis addresses the concern that tacit collusion might occur if firms employ learning algorithms, as several simulation studies have demonstrated that algorithms using reinforcement learning are able to coordinate their pricing behavior and, as a result, achieve a collusive outcome without having been programmed for it. We discuss several conceptual challenges as well as challenges in the real-world application of algorithms and show by or own simulations that resulting market prices strongly depend on the type of algorithm or heuristic that is used by the firms to set prices. In the subsequent part of the thesis we examine how a self-learning pricing algorithm performs when faced with inequity-averse consumers. From our simulations we can conclude that consumers sense of fairness, which have prevented firms from engaging in price discrimination in the past years, can be incorporated into firms pricing decisions with the help of learning algorithms, making differential pricing strategies more feasible. The discussion surrounding the above-average price levels in many countries during the COVID-19 pandemic is extended in the third part of the thesis. We present empirical evidence for the impact of government-imposed restrictions and, as a consequence of their enforcement, reduced mobility on consumer prices during the COVID-19 pandemic. We show that the stringency of government measures had a positive and significant impact on consumer prices mainly in the food sector, which means that more stringent measures induced higher consumer prices in these categories.Beim Thema Verbraucherpreise haben in den letzten Jahren vor allem zwei große Themen die öffentliche Debatte dominiert: Zum einen die Preisgestaltung mit Hilfe künstlicher Intelligenz und zum anderen das hohe Preisniveau, welches mit dem Ausbruch der COVID-19-Pandemie stärker als üblich angestiegen ist. Höhere Preise führen zu einem Verlust an Konsumentenrente und möglicherweise auch an Gesamtwohlfahrt, weshalb dieses Thema in der politischen Diskussion allgegenwärtig wurde. Die Dissertation leistet einen Beitrag zu dieser Debatte, indem sie die vorhandene Literatur zu algorithmischer Preisbildung erweitert, von der angenommen wird, dass sie eine personalisierte Preisbildung sowie kollusives Verhalten begünstigt, und indem sie das allgemeine Verständnis dafür verbessert, wie die während der COVID-19-Pandemie durchgesetzten staatlichen Maßnahmen zur (kurzfristigen) Preisentwicklung beigetragen haben. Der erste Teil der Arbeit befasst sich mit den Befürchtungen, dass es zu stillschweigenden Absprachen kommen könnte, wenn Unternehmen lernende Algorithmen einsetzen, da mehrere Simulationsstudien gezeigt haben, dass Algorithmen, die sogenanntes Reinforcement Learning einsetzen, in der Lage sind, ihr Preisverhalten zu koordinieren und infolgedessen ein kollusives Ergebnis zu erzielen, ohne dafür programmiert worden zu sein. Wir erörtern verschiedene konzeptionelle Herausforderungen sowie Hürden bei der realen Anwendung von Algorithmen und zeigen anhand eigener Simulationen, dass die resultierenden Marktpreise stark von der Art des Algorithmus oder der Heuristik abhängen, die von den Unternehmen zur Preisbildung verwendet wird. Im anschließenden Teil der Arbeit wird untersucht, wie sich ein selbstlernender Preisalgorithmus gegenüber ungleichheitsaversen Konsumenten verhält. Aus unseren Simulationen können wir schließen, dass das Fairnessempfinden der Verbraucher, das die Unternehmen in den vergangenen Jahren von Preisdiskriminierung abgehalten hat, mit Hilfe von lernenden Algorithmen in die Preisentscheidungen der Unternehmen einfließen kann, sodass differenzierte Preisstrategien wahrscheinlicher werden. Die Diskussion über das überdurchschnittliche Preisniveau in vielen Ländern während der COVID-19-Pandemie wird im dritten Teil der Dissertation vertieft. Es wird empirisch untersucht, inwieweit die Auswirkungen staatlich verordneter Beschränkungen und - als Folge ihrer Durchsetzung die eingeschränkte Mobilität die Verbraucherpreise während der COVID-19-Pandemie beeinflusst haben. Es wird gezeigt, dass die Strenge der staatlichen Maßnahmen einen positiven und signifikanten Einfluss auf die Verbraucherpreise vor allem im Lebensmittelsektor hatten, was bedeutet, dass strengere Maßnahmen zu höheren Verbraucherpreisen in diesen Kategorien geführt haben

Blind Equalization and Channel Estimation in Coherent Optical Communications Using Variational Autoencoders

We investigate the potential of adaptive blind equalizers based on variational inference for carrier recovery in optical communications. These equalizers are based on a low-complexity approximation of maximum likelihood channel estimation. We generalize the concept of variational autoencoder (VAE) equalizers to higher order modulation formats encompassing probabilistic constellation shaping (PCS), ubiquitous in optical communications, oversampling at the receiver, and dual-polarization transmission. Besides black-box equalizers based on convolutional neural networks, we propose a model-based equalizer based on a linear butterfly filter and train the filter coefficients using the variational inference paradigm. As a byproduct, the VAE also provides a reliable channel estimation. We analyze the VAE in terms of performance and flexibility over a classical additive white Gaussian noise (AWGN) channel with inter-symbol interference (ISI) and over a dispersive linear optical dual-polarization channel. We show that it can extend the application range of blind adaptive equalizers by outperforming the state-of-the-art constant-modulus algorithm (CMA) for PCS for both fixed but also time-varying channels. The evaluation is accompanied with a hyperparameter analysis.Comment: Published (Open Access) in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Sep 202

Budowanie efektywności pracy trenera i instruktora sportu w kontekście zarządzania zasobami ludzkimi w polskich młodzieżowych klubach sportowych

Trener i instruktor sportu, jako główny aktor w procesie rozwijania sportowców i pomagania im w osiąganiu ich celów, powinien posiadać i stale zdobywać praktyczną wiedzę na temat wszystkich obszarów związanych z poprawą efektywności pracy. Potrzeba spojrzenia na proces budowania efektywności pracy trenera i instruktora sportu wiąże się z koniecznością uwzględnienia szeregu czynników ją determinujących, do których, na podstawie analizy literatury przedmiotu, można zaliczyć: kompetencje, zachowania trenerskie i przywódcze, inteligencję emocjonalną oraz czynniki socjodemograficzne. Trener i instruktor sportu w młodzieżowym klubie sportowym pełni wiele ról, a jedną z nich jest również ta związana z działalnością klubu sportowego, w którym pracuje lub współuczestniczy w jego zarządzaniu, gdzie dba o jego rozwój i dobrą kondycję finansową. Partycypacja pracownicza stanowi integralną część zarządzania zasobami ludzkimi, która ma na celu, poprzez zaangażowanie pracowników, stwarzanie im szerokich możliwości rozwoju zawodowego i wzmacnianie ich zaangażowania w funkcjonowanie danej organizacji, co skutkuje wzrostem efektywności pracy. Weryfikacja występowania relacji między profilem kompetencyjnym trenera i instruktora sportu, partycypacją pracowniczą a efektywnością jego pracy stanowiła główny cel badań przedstawionych w rozprawie. W badaniu wzięło udział 30 trenerów i instruktorów piłki siatkowej pracujących w młodzieżowych klubach sportowych na terenie całej Polski oraz 420 zawodników należących do zespołów trenowanych pod ich kierownictwem. Analiza ilościowa i jakościowa wykazała występowanie relacji między profilem kompetencyjnym trenera i instruktora sportu, partycypacją pracowniczą a efektywnością jego pracy. Wyniki badań mogą poszerzyć wiedzę na temat roli budowania efektywności pracy trenera i instruktora sportu w klubach sportowych i przyczynić się do rozwoju podejścia do zarządzania zasobami ludzkimi w organizacjach sportowych

Strategic choice of price-setting algorithms

Recent experimental simulations have shown that autonomous pricing algorithms are able to learn collusive behavior and thus charge supra-competitive prices without being explicitly programmed to do so. These simulations assume, however, that both firms employ the identical price-setting algorithm based on Q-learning. Thus, the question arises whether the underlying assumption that both firms employ a Q-learning algorithm can be supported as an equilibrium in a game where firms can chose between different pricing rules. Our simulations show that when both firms use a learning algorithm, the outcome is not an equilibrium when alternative price setting rules are available. In fact, simpler price setting rules as for example meeting competition clauses yield higher payoffs compared to Q-learning algorithms

An exploration of two couples workshop approaches: Getting the Love You Want by Imago Relationships International and The Art and Science of Love by The Gottman Institute

The purpose of this project is to examine, compare, and evaluate two differing approaches to couples’ workshops. Chapter 1 will use one couple’s story to illustrate the epidemic of romantic relationship/marriage dissolution. Chapter 2, the literature review, will introduce two workshop approaches by Harville Hendrix and John Gottman. This chapter presents literature that supports the workshops and highlights couples’ therapy research. Chapter 3 will review each workshop separately with respect to their goals, structure, and how they express underlying ideas. Also, a comparison and evaluation will be provided for both. Chapter 4 will follow with a summative evaluation of my learning experiences as a person, student, and professional. Finally, chapter 5 will discuss the limitations of the workshops and will propose ideas for future analysis

Multilevel Coding with Flexible Probabilistic Shaping for Rate-Adaptive and Low-Power Optical Communications

A novel multilevel coded modulation scheme with probabilistic shaping is presented. It can reduce the power consumption up to 9 times compared with uniform signaling in the regime of typical hard-decision FEC thresholds

On the Performance under Hard and Soft Bitwise Mismatched-Decoding

We investigated a suitable auxiliary channel setting and the gap between Q-factors with hard and soft demapping. The system margin definition should be reconsidered for systems employing complex coded modulation with soft forward error correction.Comment: 3 pages, 4 figure