Robust retail revenue management : risk aversion in pricing decisions
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Date
2008
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Abstract
Una buena estimación de la demanda es clave para una aplicación efectiva de Revenue Management. Dicha estimación está sujeta a un alto nivel de incertidumbre producto de diversos factores impredecibles o muy difíciles de modelar (clima, recesiones económicas, sustitución, competencia, cambios en gustos del consumidor, mala calidad de datos, etc.). Así, la decisión de fijación de precios está sujeta a riesgos. Esta investigación propone una metodología utilizando optimización robusta, con el fin de incorporar tanto la incertidumbre como el grado de aversión al riesgo del tomador de decisión a la modelación del problema. Se consideran explícitamente incertidumbre en dos coeficientes de una función de demanda lineal, se derivan expresiones para el precio, y se propone un criterio para definir el grado de aversión al riesgo. Adicionalmente, se aplica el modelo robusto propuesto, pero con demanda exponencial, para abordar un caso más cercano a la realidad de los retailers. En ambos casos se logra reducir la variabilidad del ingreso obtenido, a costa de una reducción en el ingreso esperado. Además, se encuentra un nivel de aversión al riesgo por sobre el cual deja de ser conveniente estar, puesto que se obtienen los peores ingresos de una política neutral al riesgo. Si bien el modelo se centra en el retail, es suficientemente genérico para ser aplicado a otras industrias.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2008