Academic literature on the topic 'Product Pricing Algorithms'

Cette thèse regroupe différents travaux de recherche sur la tarification dynamique. L'objectif de la thèse, située à l'interface des sciences économiques, des sciences de gestion et des sciences politiques, est double : d'une part, étudier les déterminants et les conditions d'utilisation de la tarification dynamique au niveau de la firme dans une perspective de maximation de ses profits et, d'autre part, de montrer comment, à un niveau collectif, la prise en compte des questions éthiques dans l'étude de la tarification dynamique permet de mieux en comprendre la portée. Nos contributions, à la fois théoriques et empiriques, sont présentées en deux parties. La partie 1, axée sur l'efficacité économique (point de vue de l'utile), regroupe des questionnements sur les considérations de maximation du bénéfice liées à la tarification dynamique. A partir de l'étude de produits dits météo-sensibles dans les canaux de distribution physique, nous présentons une revue de littérature qui introduit l'adaptation dynamique du prix à des facteurs influençant la demande et nous proposons un modèle théorique d'adaptation dynamique du prix dans le temps suivant la température. Nous complétons cette approche théorique, par une étude empirique qui approfondit comment la tarification, exercée de manière dynamique du point de vue de la firme en réaction à des facteurs extérieurs, lui permet de maximiser ses intérêts. La partie 2 regroupe des travaux sur les considérations éthiques liées à la tarification dynamique (point de vue du juste). En se focalisant sur les canaux de distribution en ligne, nous discutons, sur un plan théorique, les incidences possibles de la tarification dynamique sur la perception éthique par le consommateur, en mettant en évidence les éventuels risques d'injustice ou de vulnérabilité que cette stratégie de fixation du prix soulève. D'un point de vue empirique, nous approfondissons l'analyse des déterminants de la perception éthique de la tarification dynamique en ligne par le consommateur, notamment en fonction des conditions de son paramétrage, ainsi que les dimensions de vulnérabilité qui préoccupent les consommateurs. La conclusion de la thèse regroupe des pistes de recherche futures portant sur l'approfondissement de la mesure de l'éthique perçue, sur les potentialités de l'hybridation de la science économique avec l'éthique sur un sujet comme celui de la tarification dynamique et sur les considérations que nous avons entrevues sur le lien entre la tarification dynamique et la révélation de la valeur d'échange (point de vue du vrai)<br>This PhD thesis brings together different research projects on dynamic pricing. The objective of the thesis, located at the interface of economics, management sciences and political sciences, is twofold: first, to study the determinants and conditions of use of dynamic pricing at the level of firm in a perspective of maximizing its profits and, on the other hand, to show how, at a collective level, the consideration of ethical issues in the study of dynamic pricing allows a better understanding of its scope. Our contributions, both theoretical and empirical, are presented in two parts. Part 1 focuses on economic efficiency (point of view of the useful), and asks questions about the maximization of profit considerations related to dynamic pricing. From the study of so-called weather-sensitive products in the physical distribution channels, we present a literature review that introduces the dynamic adaptation of the price to factors influencing the demand and we propose a theoretical model of dynamic adaptation of the price in time following the temperature. We complete this theoretical approach with an empirical study that examines how pricing, exercised dynamically from the firm's point of view in response to external factors, allows it to maximize its interests. Part 2 brings together work on ethical considerations related to dynamic pricing (the point of view of the right). Focusing on online distribution channels, we discuss, on a theoretical level, the potential impact of dynamic pricing on consumers' ethical perception, highlighting potential risks of unfairness or vulnerability that price fixing raises. From an empirical point of view, we thoroughly analyse the determinants of the ethical perception of online dynamic pricing by the consumer, in particular according to the conditions of its setting, as well as the dimensions of vulnerability that concern consumers.The conclusion of the thesis brings together future lines of research on the deepening of the measurement of perceived ethics, on the potentialities of the hybridization of economic science with ethics on a subject such as dynamic pricing and on the considerations we have seen on the link between dynamic pricing and the revelation of exchange value (point of view of the true)

In this thesis, we consider stochastic systems which arise in different real-world application contexts. The first problem we consider is based on product adoption and pricing. A monopolist selling a product has to appropriately price the product over time in order to maximize the aggregated profit. The demand for a product is uncertain and is influenced by a number of factors, some of which are price, advertising, and product technology. We study the influence of price on the demand of a product and also how demand affects future prices. Our approach involves mathematically modelling the variation in demand as a function of price and current sales. We present a simulation-based algorithm for computing the optimal price path of a product for a given period of time. The algorithm we propose uses a smoothed-functional based performance gradient descent method to find a price sequence which maximizes the total profit over a planning horizon. The second system we consider is in the domain of sensor networks. A sensor network is a collection of autonomous nodes, each of which senses the environment. Sensor nodes use energy for sensing and communication related tasks. We consider the problem of finding optimal energy sharing policies that maximize the network performance of a system comprising of multiple sensor nodes and a single energy harvesting(EH) source. Nodes periodically sense a random field and generate data, which is stored in their respective data queues. The EH source harnesses energy from ambient energy sources and the generated energy is stored in a buffer. The nodes require energy for transmission of data and and they receive the energy for this purpose from the EH source. There is a need for efficiently sharing the stored energy in the EH source among the nodes in the system, in order to minimize average delay of data transmission over the long run. We formulate this problem in the framework of average cost infinite-horizon Markov Decision Processes[3],[7]and provide algorithms for the same.

Les titres financiers sont souvent modélisés par des équations différentielles stochastiques (ÉDS). Ces équations peuvent décrire le comportement de l'actif, et aussi parfois certains paramètres du modèle. Par exemple, le modèle de Heston (1993), qui s'inscrit dans la catégorie des modèles à volatilité stochastique, décrit le comportement de l'actif et de la variance de ce dernier. Le modèle de Heston est très intéressant puisqu'il admet des formules semi-analytiques pour certains produits dérivés, ainsi qu'un certain réalisme. Cependant, la plupart des algorithmes de simulation pour ce modèle font face à quelques problèmes lorsque la condition de Feller (1951) n'est pas respectée. Dans ce mémoire, nous introduisons trois nouveaux algorithmes de simulation pour le modèle de Heston. Ces nouveaux algorithmes visent à accélérer le célèbre algorithme de Broadie et Kaya (2006); pour ce faire, nous utiliserons, entre autres, des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) et des approximations. Dans le premier algorithme, nous modifions la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya afin de l'accélérer. Alors, au lieu d'utiliser la méthode de Newton du second ordre et l'approche d'inversion, nous utilisons l'algorithme de Metropolis-Hastings (voir Hastings (1970)). Le second algorithme est une amélioration du premier. Au lieu d'utiliser la vraie densité de la variance intégrée, nous utilisons l'approximation de Smith (2007). Cette amélioration diminue la dimension de l'équation caractéristique et accélère l'algorithme. Notre dernier algorithme n'est pas basé sur une méthode MCMC. Cependant, nous essayons toujours d'accélérer la seconde étape de la méthode de Broadie et Kaya (2006). Afin de réussir ceci, nous utilisons une variable aléatoire gamma dont les moments sont appariés à la vraie variable aléatoire de la variance intégrée par rapport au temps. Selon Stewart et al. (2007), il est possible d'approximer une convolution de variables aléatoires gamma (qui ressemble beaucoup à la représentation donnée par Glasserman et Kim (2008) si le pas de temps est petit) par une simple variable aléatoire gamma.<br>Financial stocks are often modeled by stochastic differential equations (SDEs). These equations could describe the behavior of the underlying asset as well as some of the model's parameters. For example, the Heston (1993) model, which is a stochastic volatility model, describes the behavior of the stock and the variance of the latter. The Heston model is very interesting since it has semi-closed formulas for some derivatives, and it is quite realistic. However, many simulation schemes for this model have problems when the Feller (1951) condition is violated. In this thesis, we introduce new simulation schemes to simulate price paths using the Heston model. These new algorithms are based on Broadie and Kaya's (2006) method. In order to increase the speed of the exact scheme of Broadie and Kaya, we use, among other things, Markov chains Monte Carlo (MCMC) algorithms and some well-chosen approximations. In our first algorithm, we modify the second step of the Broadie and Kaya's method in order to get faster schemes. Instead of using the second-order Newton method coupled with the inversion approach, we use a Metropolis-Hastings algorithm. The second algorithm is a small improvement of our latter scheme. Instead of using the real integrated variance over time p.d.f., we use Smith's (2007) approximation. This helps us decrease the dimension of our problem (from three to two). Our last algorithm is not based on MCMC methods. However, we still try to speed up the second step of Broadie and Kaya. In order to achieve this, we use a moment-matched gamma random variable. According to Stewart et al. (2007), it is possible to approximate a complex gamma convolution (somewhat near the representation given by Glasserman and Kim (2008) when T-t is close to zero) by a gamma distribution.