MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3121770743 · doi:10.1287/opre.2020.2001

Technical Note—Global Robust Stability in a General Price and Assortment Competition Model

2020· article· en· W3121770743 sur OpenAlexaff
Awi Federgruen, Ming Hu

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Market Behavior and Pricing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOligopolyAffine transformationCompetition (biology)Competitor analysisEconomicsStability (learning theory)Product (mathematics)Product differentiationPiecewiseFunction (biology)Set (abstract data type)Multinomial logistic regressionPoint (geometry)Marginal costMicroeconomicsMathematical economicsComputer scienceCournot competitionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze a general but parsimonious price competition model for an oligopoly in which each firm offers any number of products. The demand volumes are general piecewise affine functions of the full price vector, generated as the “regular” extension of a base set of affine functions. The model specifies a product assortment, along with their prices and demand volumes, in contrast to most commonly used demand models, such as the multinomial logit model or any of its variants. We show that a special equilibrium in this model has global robust stability. This means that, from any starting point, the market converges to this equilibrium when firms use a particular response mapping to dynamically adjust their own prices in response to their competitors’ prices. The mapping requires each firm to only know the demand function and cost structure for its own products (but not for other firms’ products).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOperations ResearchMême sujetConsumer Market Behavior and PricingTravaux en français237 207