Конкуренция среди фирм, использующих алгоритмы динамического ценообразования

развитие современных технологий сбора и анализа данных приводит к все большей автоматизации ценообразования на товарных рынках. Все больше фирм применения алгоритмы ценообразования, последствия использования которых остаются неясными. В большинстве исследований рассматриваются подобные алгоритмы в случае, когда фирма является монополистом. В текущей же работе сравнивается ряд алгоритмов динамического ценообразования в конкурентной среде. Предполагается, что две фирмы используют алгоритмы независимо друг от друга и не знают о выборе алгоритма своего оппонента. Через череду «дуэлей» алгоритмов сравнивается несколько алгоритмов: два простых алгоритма, основанных на проблеме «многорукого бандита», параметрический алгоритм, основанный на обучении взвешенной линейнной регрессии, а также Q-learning алгоритм. Результаты показывают, что использование разных алгоритмов может приводить к дисперсии цен. Также сложность алгоритма не всегда означает большую прибыль фирмы. Работа также показывает, что, если бы фирмы выбирали алгоритмы ценообразования некооперативно в игре по выборе алгоритма, то на рынке могло бы сложиться два равновесия по Нэшу: симметричное равновесие, где обе фирмы выбирают сложные Q-learning алгоритмы и получают низкую прибыль, и асимметричное равновесие, где фирмы выбирают разные алгоритмы, получают большую прибыль, но одна фирма является лидером.

рынок, конкуренция, алгоритмы, искусственный интеллект, ценообразования, экономическая динамика