Neural Network Approach to Demand Estimation and Dynamic Pricing in Retail

创建于 2025-05-12T16:09:01.750152+08:00 更新于 2025-05-21T11:12:28.780387+08:00

摘要

本报告提出了一种基于神经网络的零售需求估计与动态定价方法，解决传统计量经济模型因价格波动不足导致的估计困难。通过模拟与实证分析，机器学习模型在低价格变化环境下显著提升了需求参数估计精度，平均均方误差降低近三倍，且始终能准确反映价格与需求负相关关系，表现优于传统回归模型[page::0][page::3][page::5]。

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