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Dynamic Pricing Under Self-Exciting Arrival Processes
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PRE
AI
DOI：10.1287/opre.2024.1172.png)
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摘要
En 中文
我们研究在有限销售周期内，基于随机、非线性、自激励需求的动态定价问题。我们采用这种相关需求过程来捕捉购买过的顾客能够影响和激励未来顾客到达的现象。具体而言，随机到达强度在每次购买后立即增强，并在连续购买之间逐渐衰减。到达强度也受到卖家所处市场阶段的影响，即增长阶段或饱和阶段，这会凸性或凹性地影响早期买家能够刺激的新顾客数量。我们证明最优定价策略取决于当前时间和激励水平，后者衡量了早期买家当前积累的影响力，并被证明是本问题唯一充分统计量。随着时间的推移，卖家倾向于最初设定低价以吸引早期买家，这些买家能够激励后续到达者，并在后期提高价格以最大化利润。或许令人惊讶的是，在给定时间点，如果市场处于增长阶段，最优价格随激励水平上升；而如果市场处于饱和阶段，最优价格则随激励水平下降。此外，我们表明，采用从确定性问题（无需求不确定性）中得出的最优时变（开环）定价策略，相较于最优动态（即条件）定价策略，只会产生恒定的性能损失，这与经典容量约束下的收益管理问题不同。最后，我们将分析扩展至考虑离散价格和产品组合中的多种产品，并建立了自激励需求到达过程与移民-出生过程的联系。
Keyword:
dynamic pricing
dynamic programming
self-exciting process
open-loop policy
social influence
期刊
O
IF:
2.6
论文数:
97
被引数:
1.5W
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