Система оцінки цінових еластичностей за умови наявності аномальних даних
PDF
Об’єкт дослідження – трансакційні дані роздрібної торгівлі.
Предмет дослідження – оцінка цінової еластичності з використанням моделей прогнозування попиту за умови наявності аномальних даних.
Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, побудувати моделі прогнозування попиту, дослідити особливості роботи з аномальними даними, обчислити коефіцієнти цінової еластичності одиниць ціноутворення.
Методи дослідження – метод оцінки цінових еластичностей: симуляція попиту; метод прогнозування попиту: LigtGBMRegressor; методи роботи з аномальними даними: LightGBMClassifier, ієрархічна декомпозиція в прогнозуванні.
Актуальність – сучасні стратегії ціноутворення формуються з урахуванням оцінки цінових еластичностей та цінових крос - еластичностей товарів та товарних класів. Існуючі методи оцінки еластичності вимагають наявності великої кількості варіативних даних, або проведення цінових експериментів, що часто буває неможливим для одноканальних рітейлерів, а для решти - є ризикованим. Жоден з наявних підходів не дозволяє точно оцінити еластичність.. Вплив зміни ціни на товарну одиницю на зміну попиту на неї навіть на коротких часових проміжках є зашумленим впливами інших факторів. Використання моделей машинного навчання для прогнозування попиту дозволяє виокремити вплив саме цінових факторів на попит та отримати більш точну оцінку цінової еластичності.
Результати роботи – було створено та протестовано на історичних даних систему для оцінки цінової еластичності. В процесі було побудовано модель для прогнозування попиту з урахуванням впливу аномальних спостережень в вибірці на навчання та прогноз моделі. Проаналізовано результати роботи моделі та системи на різних рівнях ціноутворення.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – урахування більшої кількості факторів впливу на попит товарів, дослідження можливостей врахування глибшого рівня взаємозв’язків товарів на рівні однієї та кількох товарних груп, побудова більш точної моделі для прогнозування та виявлення аномальних спостережень, створення модулю для оцінки крос-еластичності товарних одиниць.