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citihome

木虫 (正式写手)

[求助] 买卖物品/促销是什么数学问题?

目前了解的还是在客户需求搜索/定位上,和买卖有较大差异,有没有直接面向促销的数学方法或模型,比如机制设计(有看到将市场有效--如社会福利,期望收益等--作优化目标的文章,到其中成立的逻辑是内涵的--参与者对机制的理性认识,而不是怎么增加参与者的数量) 做市(见到的都说能提升流动性,比如一些个online算法,但没看到将流动度量作为优化目标的)?
都没有以数量为优化目标
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feixiaolin

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搜索成本因促销降低--->提升购买欲--->促销成功
流动性提升?  没有提升,只是强化了局部“定向流动”
2楼2014-11-14 17:11:40
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citihome

木虫 (正式写手)

不能把销量作为作为一个结果变量来看,最原始的模型,有将销量和价格作为人效用函数的二元输入--这个模型说明销量和价格是共生关系,没有销量从属于价格的意思。
并且,在宏观经济学上,他们建立的模型(会用到体现未来折现均衡,导出bellman方程),更多的量之间是相互影响的--这个关系类似于映射的元组枚举定义,(x1,x2,...,xd),可以派生出多种映射视角,比如x1由x2,...,xd决定,xd由x1,...,xd-1决定,等等
我想做的是以函数回归的形式,在一个较高(这个逻辑不同于我们经典的,经验性结论--因为)的层次研究它们的关系,从而实现控制主题

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
3楼2014-11-14 19:20:34
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citihome

木虫 (正式写手)

引用回帖:
2楼: Originally posted by feixiaolin at 2014-11-14 17:11:40
搜索成本因促销降低--->提升购买欲--->促销成功
流动性提升?  没有提升,只是强化了局部“定向流动”

不能把销量作为作为一个结果变量来看,最原始的模型,有将销量和价格作为人效用函数的二元输入--这个模型说明销量和价格是共生关系,没有销量从属于价格的意思。
并且,在宏观经济学上,他们建立的模型(会用到体现未来折现均衡,导出bellman方程),更多的量之间是相互影响的--这个关系类似于映射的元组枚举定义,(x1,x2,...,xd),可以派生出多种映射视角,比如x1由x2,...,xd决定,xd由x1,...,xd-1决定,等等
我想做的是以函数回归的形式,在一个较高(这个逻辑不同于我们经典的、经验性结论--因为群体由个体构成,所以我们提高个体的购买率,再多服务几个人,就能得到很好的销量——这个的逻辑将整体视为个体的线性组合,和常有的经验不符合,比如一个常识,公司较小的时候,销量增加一两倍,大家都觉得正常;而一个大公司,他的销量增加二三成他的股价都会有好的表现)的层次研究它们的关系,从而实现控制主题
4楼2014-11-14 19:29:48
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feixiaolin

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4楼: Originally posted by citihome at 2014-11-14 19:29:48
不能把销量作为作为一个结果变量来看,最原始的模型,有将销量和价格作为人效用函数的二元输入--这个模型说明销量和价格是共生关系,没有销量从属于价格的意思。
并且,在宏观经济学上,他们建立的模型(会用到体现 ...

似乎类似于非线性神经网络。
建议看一下BP神经网络

[ 发自小木虫客户端 ]
5楼2014-11-14 20:46:21
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citihome

木虫 (正式写手)

引用回帖:
5楼: Originally posted by feixiaolin at 2014-11-14 20:46:21
似乎类似于非线性神经网络。
建议看一下BP神经网络
...

和神经网络没多大关系
说到神经网络,之前我有问隐变量模型,比如bayesian层次logistic网络(神经网络的bayesian解读),训练后,出现对于所有输入输出相同,你能帮我定位一下问题在哪里么?

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
6楼2014-11-14 22:50:32
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feixiaolin

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6楼: Originally posted by citihome at 2014-11-14 22:50:32
和神经网络没多大关系
说到神经网络,之前我有问隐变量模型,比如bayesian层次logistic网络(神经网络的bayesian解读),训练后,出现对于所有输入输出相同,你能帮我定位一下问题在哪里么?
...

我处理这个事情的话,我会定义一个势函数,函数强度与促销强度成正比关系,函数会随时间衰减。从势函数序列【ARMA描述】中引出三-五个并行输出【k+2,k+1,k,…】,进入神经网络训练。

[ 发自小木虫客户端 ]
7楼2014-11-14 23:18:40
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