Seeking the Price Rate for Maximizing Profit by Neural Network Simulation - Comparison between the One Price and the Dynamic Pricing

Toshiko Takeuchi, Hiroko Yamanaka and Takaho Ueda

Gakushuin Economic Papers, 2020, vol. 56, issue 3-4, 19-40

Abstract: 本稿では，購買者の商品に対する価格感度に着目し，購買者を価格感度によりグループに分け，その価格感度グループごとに最高利益が得られる価格をニューラルネットワークモデルで推定し，ダイナミック・プライシング（ここではグループごとに価格を変えるという意味で用いる）の方が，全体で１つのプライス（ここではワンプライスと呼ぶ）より売上総利益が大きいことをシミュレーションによって示す。さらに，価格感度に代わる属性を決定木分析により探し，ダイナミック・プライシングとワンプライスの売上総利益を比較する。

Keywords: ダイナミック・プライシング; 価格感度; 最適価格; ニューラルネットワーク; シミュレーション (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://www.gakushuin.ac.jp/univ/eco/gakkai/pdf_fi ... a_01/5603ueda_01.pdf

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:abc:gakuep:56-3-4-2

Access Statistics for this article

More articles in Gakushuin Economic Papers from Gakushuin University, Faculty of Economics 1-5-1 Mejiro, Toshima-ku, Tokyo 171-8588 Japan. Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by administrator ().