Optimal Management of Fringe Entry Over Time
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate the problem of a dominant company facing entry of a “competitive fringe” (smaller competitor or fringe of smaller competitors). We seek to identify pricing and advertising (or other promotional strategies) that maximize long-term profits for the dominant firm, under possible reactions of the competitive fringe. Two main situations are considered: •The firms in the fringe are price-takers, but they advertise. •The firms in the fringe are not price-takers and advertise. The possibility of a passive reaction, in the case of a very small fringe, is considered as a particular case. We assume that the rate of change of fringe sales is dynamically related to the current sales, price and advertising efforts of both the dominant firm and the fringe. The higher the dominant firm price, the faster fringe entry. The higher dominant firm advertising effort, the slower fringe entry. Fringe advertising and pricing may counterbalance these effects. Formulating a dynamic game, with the dominant firm as a leader and the fringe as a follower, we present a new methodology for providing time-invariant feedback Stackelberg equilibrium. The methodology relies on finding the relationship between the co-state variables and the state variable. The equilibrium solution is obtained in an implicit form by solving a set of two backward differential equations. To show the applicability of our solution to real situations, we use data from the U.S. long-distance market and find optimal decision rules for AT&T facing the entry of MCI and Sprint during the 1980-1990 period. The feedback equilibrium indicates that while AT&T's price is decreasing when fringe (MCI and Sprint) sales increase, the fringe price is increasing. AT&T's advertising is increasing with fringe sales while the fringe's advertising increases and then decreases. The comparison with actual behavior indicates that AT&T has adhered closer to the optimal solution in both price and advertising than the fringe.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».