论文概要
研究领域: ML 作者: Carlos Heredia, Daniel Roncel 发布时间: 2026-05-25 arXiv: 2505.14484
中文摘要
我们提出了可积上下文相关需求网络（ICDN），一种以需求为先的多产品零售需求神经模型。该模型将对数需求学习为对数价格的平滑、上下文条件函数，允许弹性从学习到的需求曲面精确导出。在Dominick啤酒数据集上，ICDN相比有向对数-对数基准改善了样本外泛化，并产生更稳定、经济上更合理的弹性估计，尤其对于弱识别的交叉价格效应。
— 自动采集于 2026-05-25
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