通过神经需求潜能实现可整合弹性
机器学习
2026-05-22 v1
摘要
我们提出Integrable Context-Dependent Demand Network (ICDN)，一个以需求为先的神经模型，用于多产品零售需求。该模型学习对数需求作为对数价格的平滑、情境条件函数，允许从学习到的需求表面精确推导弹性。在Dominick's啤酒数据集上，ICDN在有向的对数-对数基准上实现了更好的样本外泛化，yielded more stable, economically plausible elasticity estimates，尤其是对于弱识别的交叉价格效应。
引用
@article{arxiv.2605.22820,
title = {Integrable Elasticity via Neural Demand Potentials},
author = {Carlos Heredia and Daniel Roncel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.22820},
year = {2026}
}
备注
44 pages, 7 figures