Fuzzy Profit Shifting: A Model for Optimal Tax-induced Transfer Pricing with Fuzzy Arm's Length Parameter
本文提出了一个带有模糊臂长参数的最优税致转移定价模型。模糊数提供了一个合适的结构建模的模糊性，是固有的臂的长度参数。对于通常的条件下，关于防移位机制，最佳的转让价格成为一个最大化的$α$ -削减的模糊臂的长度参数。尽管如此，我们表明，它是有利可图的公司选择任何最大化的转让价格，如果税务审计的概率是足够低的，即使所选择的价格被认为是一个完全非公平的价格由税务机关。在这种情况下，我们推导出防止这种极端转移策略的充分必要条件
2019-01-12 econ.GN q-fin.EC
An Empirical Analysis of Optimal Nonlinear Pricing in Business-to-Business Markets
本文提出一种在B2B多维消费者异质性下实证估计最优非线性定价表的方法，并利用含未成交交易的教育服务数据表明二级价格歧视比线性定价至少提升利润8.2%，但仅恢复与一级价格歧视差距的7.1%。
2024-08-12 econ.GN q-fin.EC
A Price to Enter: Anticipatory Housing Market Sorting and Access Inequality under New York's Congestion Pricing
Institute of Science Tokyo（科学技术院）
本研究结合多种计量方法分析纽约拥堵定价政策公告对住房市场的短期影响，发现收费区内外存在边界价格惩罚，租客与低价值房产受冲击更早，提出需配套公平导向设计保障收益共享。
2025-11-17 econ.GN q-fin.EC
Modeling Price Elasticity for Occupancy Prediction in Hotel Dynamic Pricing
Zhejiang University City College（浙江大学城市学院）；Alibaba Group（阿里巴巴集团）；Singapore Management University（新加坡管理大学）
需求估计在动态定价中起着重要的作用，在动态定价中，可以通过基于需求曲线的收益最大化来获得最优价格。在线酒店预订平台中，客房的需求或入住率因客房类型而异，并随时间而变化，因此获得准确的入住率估计具有挑战性。在本文中，我们提出了一种新的酒店需求函数，明确的入住预测需求的价格弹性模型，并设计了一个价格弹性预测模型，学习动态价格弹性系数的各种影响因素。我们的模型由精心设计的弹性学习模块组成，以减轻内隐问题，并在多任务框架中进行训练以解决数据稀疏问题。我们在真实世界的数据集上进行了全面的实验，并验证了我们的方法在占用预测和动态定价方面优于最先进的基线。
2022-08-11 cs.IR cs.LG econ.GN
Three Remarks On Asset Pricing
本文在消费型资产定价模型中引入修正基本定价方程，利用效用函数的泰勒展开推导价格、收益、波动率与偏度等新表达式，并基于VWAP提出市场化价格波动率及其与交易量二阶矩的相关关系。
2024-01-16 econ.GN q-fin.EC q-fin.GN
Minimum pricing or volumetric taxation? Quantity, quality and competition effects of price regulations in alcohol markets
本研究构建微观基础局部均衡模型评估法国酒精定价政策，发现最低单位价格（MUP）政策在减少有害消费及惠及中小型葡萄酒企业方面优于税制改革，为产酒国定价政策提供事前证据。
2025-09-17 econ.GN q-fin.EC
Price Cap vs. Per-Unit Subsidies: Selection, Pricing, and Cross Subsidization
Department of Economics, Feliciano School of Business, Montclair State University（蒙特克莱尔州立大学费利西亚诺商学院经济学系）；Department of Economics, University of South Florida（南佛罗里达大学经济学系）
本文研究FCC农村医疗补助计划中的补贴机制，发现采用按价值比例的补贴机制能显著减少开支，而允许联合申请则显著增加开支，同时交叉补贴强度与不合格成员比例呈倒U型关系。
2026-04-24 econ.GN q-fin.EC
Non-Stationary Dynamic Pricing Via Actor-Critic Information-Directed Pricing
National Chengchi University（国立政治大学）；University of California（加利福尼亚大学）；Academia Sinica（中央研究院）
本文提出了一种新的非平稳动态定价算法的设计，定价代理人面对不完全的需求信息和市场环境的变化。代理商进行价格实验，以了解每个产品的需求曲线和利润最大化的价格，同时了解市场环境的变化，以避免提供次优价格的高机会成本。建议ACIDP扩展信息导向抽样（IDS）算法从统计机器学习，包括微观经济选择理论，与一个新的定价策略审计程序，以逃避次优定价后，市场环境的转变。建议ACIDP优于竞争的强盗算法，包括上置信界（UCB）和汤普森采样（TS）在一系列的市场环境的变化。
2022-09-08 cs.LG econ.GN q-fin.EC
Pricing Economic Dispatch with AC Power Flow via Local Multipliers and Conic Relaxation
我们分析了电力市场中的定价机制与交流潮流方程，定义了一个非凸的可行集的经济调度问题。具体来说，我们考虑两种可能的定价方案。其中第一个价格来自拉格朗日乘数，满足Karush-Kuhn-Tucker条件的非凸市场出清问题的局部最优性。第二个是来自最佳的对偶乘子的凸半定规划（SDP）为基础的放松市场出清问题。这些价格之间的关系，他们的收入充足性和市场均衡特性的推导和比较。SDP的价格被证明是相等的分布位置的边际价格推导出的二阶圆锥松弛的潮流方程在辐射状配电网。我们通过数值实验来说明我们的理论研究结果。
2021-10-01 cs.SY econ.GN eess.SY
Towards robust and speculation-reduction real estate pricing models based on a data-driven strategy
Human Brain Technologies（人脑科技公司）；Universidad Nacional de Colombia（哥伦比亚国立大学）
在许多国家，不动产评估是基于传统的方法，依靠评估人员的能力，收集数据，解释它和模型的价格不动产财产。随着不动产在线平台的使用越来越多，以及其中发现的大量信息，存在克服传统定价模型的许多缺点的可能性，例如主观性，成本，不公平性等。在本文中，我们提出了一个数据驱动的不动产定价模型的基础上，机器学习的方法来估计价格减少人类的偏见。我们使用2016年至2020年收集的波哥大178，865套公寓列表来测试该模型。结果表明，所提出的国家的最先进的模型是强大的和准确的估计不动产价格。这一案例研究激励发展中国家的地方政府根据大量数据集讨论和建立不动产定价模型，以提高对所有不动产市场利益攸关方的公平性，减少价格投机。
2020-11-26 cs.LG econ.GN q-fin.EC
Pricing Energy Storage in Real-time Market
研究了实时电力市场环境下电力企业规模储能资源的定价问题。滚动窗口调度模型下，运营商集中调度发电和消费预测的不确定性，它表明，几乎所有的统一定价方案，包括标准的位置边际定价（LMP），导致失去的机会成本，需要在市场外的结算。它还表明，这种结算产生的抑制因素，发电公司和存储参与者如实投标，即使这些市场参与者是理性的价格接受者在竞争激烈的市场。时间位置边际定价（TLMP）提出了一个推广的LMP到一个在市场上的歧视形式的ESRs。TLMP是全系统能源价格、LMP和单个充电状态价格的总和。结果表明，在任意的预测误差，滚动窗口实施TLMP消除了失去的机会成本，并提供激励价格采取公司如实与他们的边际成本投标。数值算例表明，统一和非统一的定价机制的影响，派遣以下和真实的投标激励的见解。
2021-01-25 cs.SY econ.GN eess.SY
Competitive equilibrium always exists for combinatorial auctions with graphical pricing schemes
我们证明了一个竞争均衡总是存在于组合拍卖与匿名图形估价和定价，使用离散几何。这是一个直观且易于构建的估值类别，它可以模拟互补性和替代性，据我们所知，它是除了总替代性之外第一类保证了竞争均衡的估值。我们通过反例证明了我们的结果是紧的，我们给出了明确的算法建设性的竞争定价向量。我们还扩展了多单位组合拍卖（也称为产品组合拍卖）。结合Candogan，Ozdagar和Parrilo的图估值和定价均衡定理，我们的结果表明二次定价是一种非常实用的组合拍卖方法.
2021-11-05 cs.GT econ.GN math.CO
