需要予測による価格の最適化

小売会社の1年間の販売データがあり、製品の翌月の販売を予測しているとしましょう。Rの時系列を使用して売上を取得しました。次に、価格も予測します。需要と価格の両方を使用してモデルを構築したい。私の関数はf（D P）で、Dは需要で、Pは価格です。Revenue = D Pの場合、RevenueまたはProfitを最大化したい。

今のところ、私は販売を予測し、単一の製品の最適な価格を得るために価格自体に線形プログラミングを行いました。私は自分のモデルを堅牢にしたいのですが、これは需要予測が価格に依存し、価格が需要に依存する鶏卵理論です。このモデルまたはいくつかのRモデルに適したいくつかの理論を共有してください。

まず、販売または需要を価格の関数としてモデル化できます。回帰モデルを使用して、コントロールを制御できます。この回帰により、需要の価格弾力性が得られ、需要が価格の変化にどのように敏感であるかがわかります。その後、上記の関係を使用して、最適化ステップで販売用にプラグインできます。この方法では、最適な価格でのみ解決できます。

競争市場の小売業者にとっては、まず市場でのその製品の制約のない需要を計算し、それが小売業者の供給制約を超えているかどうかを確認する方がよい場合があります。そうでない場合は、どの価格でその需要を満たすことができるかを確認します。価格が高い場合は、一部の需要のみが満たされる可能性があります。はいの場合、需要が供給制約と等しくなる価格を最大化できます。

個人的には、小売業界にいるので、製品カテゴリを予測することは、多くの要因が関係し、後者の予測精度が高くなる可能性があるため、単一の製品よりも有用です。