Pricing and Matching with Forward-Looking Buyers and Sellers
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: We study a dynamic market over a finite horizon for a single product or service in which buyers with private valuations and sellers with private supply costs arrive following Poisson processes. A single market-making intermediary decides dynamically on the ask and bid prices that will be posted to buyers and sellers, respectively, and on the matching decisions after buyers and sellers agree to buy and sell. Buyers and sellers can wait strategically for better prices after they arrive. Academic/practical relevance: This problem is motivated by the emerging sharing economy and directly speaks to the core of operations management that is about matching supply with demand. Methodology: The dynamic, stochastic, and game-theoretic nature makes the problem intractable. We employ the mechanism-design methodology to establish a tractable upper bound on the optimal profit, which motivates a simple heuristic policy. Results: Our heuristic policy is: fixed ask and bid prices plus price adjustments as compensation for waiting costs, in conjunction with the greedy matching policy on a first-come-first-served basis. These fixed base prices balance demand and supply in expectation and can be computed efficiently. The waiting-compensated price processes are time-dependent and tend to have opposite trends at the beginning and end of the horizon. Under this heuristic policy, forward-looking buyers and sellers behave myopically. This policy is shown to be asymptotically optimal. Managerial implications: Our results suggest that the intermediary might not lose much optimality by maintaining stable prices unless the underlying market conditions have significantly changed, not to mention that frequent surge pricing may antagonize riders and induce riders and drivers to behave strategically in ways that are hard to account for with traditional pricing models.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».