@article{oai:glim-re.repo.nii.ac.jp:00005056,
 author = {上田, 隆穂 and Ueda, Takaho and 竹内, 俊子 and 山中, 寛子 and Takeuchi, Toshiko and Yamanaka, Hiroko},
 issue = {3-4},
 journal = {學習院大學經濟論集, The journal of Faculty of Economics, Gakushuin University},
 month = {Mar},
 note = {application/pdf, 本稿では，購買者の商品に対する価格感度に着目し，購買者を価格感度によりグループに分け，その価格感度グループごとに最高利益が得られる価格をニューラルネットワークモデルで推定し，ダイナミック・プライシング（ここではグループごとに価格を変えるという意味で用いる）の方が，全体で１つのプライス（ここではワンプライスと呼ぶ）より売上総利益が大きいことをシミュレーションによって示す。さらに，価格感度に代わる属性を決定木分析により探し，ダイナミック・プライシングとワンプライスの売上総利益を比較する。},
 pages = {19--40},
 title = {ニューラルネットワークによる最高利益を生み出す価格掛率のシミュレーション～全体でワンプライスの場合とグループ別のダイナミック・プライシングの場合の比較～},
 volume = {56},
 year = {2020},
 yomi = {ウエダ, タカホ and タケウチ, トシコ and ヤマナカ, ヒロコ}
}