Dynamic Learning and Pricing with Model Misspecification

动态定价 内生性 收益管理 计量经济学 需求价格弹性 经济 收入 计算机科学 微观经济学 会计
作者
Mila Nambiar,David Simchi‐Levi,He Wang
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:65 (11): 4980-5000 被引量:78
标识
DOI:10.1287/mnsc.2018.3194
摘要

We study a multiperiod dynamic pricing problem with contextual information, where the seller uses a misspecified demand model. The seller sequentially observes past demand, updates model parameters, and then chooses the price for the next period based on time-varying features. We show that model misspecification leads to a correlation between price and prediction error of demand per period, which, in turn, leads to inconsistent price elasticity estimates and hence suboptimal pricing decisions. We propose a “random price shock” (RPS) algorithm that dynamically generates randomized price shocks to estimate price elasticity, while maximizing revenue. We show that the RPS algorithm has strong theoretical performance guarantees, that it is robust to model misspecification, and that it can be adapted to a number of business settings, including (1) when the feasible price set is a price ladder and (2) when the contextual information is not IID. We also perform offline simulations to gauge the performance of RPS on a large fashion retail data set and find that is expected to earn 8%–20% more revenue on average than competing algorithms that do not account for price endogeneity. This paper was accepted by Serguei Netessine, operations management.
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