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Title: Dynamic optimization and learning: how should a manager set prices when the demand function is unknown?
Other Titles: Texto para Discussão (TD) 1117: Dynamic optimization and learning: how should a manager set prices when the demand function is unknown?
Otimização dinâmica e aprendizagem: como deve proceder um gerente de preços quando a função de demanda é desconhecida?
Authors: Carvalho, Alexandre X.
Puterman, Martin L.
Abstract: Neste artigo, nós estudamos o problema de escolher preços sequencialmente, de forma a maximizar a receita esperada, em um ambiente onde os parâmetros da função de demanda são desconhecidos, e o horizonte de vendas é finito. Vários métodos de otimização sequencial são discutidos, onde os preços e as vendas resultantes anteriores são utilizados para determinar o preço no período atual. Expansões de Taylor são empregadas para construir aproximações da função valor, explicitando a relação de compromisso entre maximização de receita no curto-prazo e maior ganho de informação para obter maior receita agregada no longo-prazo. A partir dessas expansões, nós derivamos estratégias promissoras, denominadas políticas de one-step look-ahead que combinam otimização e aquisição de informação dinamicamente. Simulações de Monte Carlo são apresentadas, onde constatamos a superioridade das políticas de one-step look-ahead, quando comparadas a diversas outras regras de otimização sequencial. Finalmente, nós discutimos problemas de endogeneidade, onde fazemos um paralelo com a teoria de controle adaptativo, e discutimos a validade das regras de one-step look-ahead, mesmo quando endogeneidade é observada.
Rights holder: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)
License: É permitida a reprodução deste texto, desde que obrigatoriamente citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são proibidas.
Type: Texto para Discussão (TD)
Appears in Collections:Ciência. Pesquisa. Metodologia. Análise Estatística: Livros



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