Учет нескольких ценовых групп в задаче динамического ценообразования в недвижимости

В статье представлена математическая модель динамического ценообразования для объектов недвижимости, учитывающая наличие нескольких ценовых групп, что расширяет возможности существующих моделей. Разработанная модель решает задачу максимизации интегральной выручки при необходимости выполнения ограничений по выручке и объему продаж. Рассмотрена базовая постановка задачи оптимизации выручки от продажи всех объектов недвижимости к концу периода продаж. Для данной задачи получены теоретические результаты, определяющие общий вид ценовой политики. Предложен способ распределения интегральных целевых показателей по выручке по ценовым группам недвижимости. Также представлена модификация модели, учитывающая стоимость денег и рост стоимости недвижимости по мере строительной готовности. Описан алгоритм построения ценовой политики в условиях наличия нескольких ценовых групп. Проведены численные симуляции, демонстрирующие работу алгоритма. Актуальность разработанной модели определяется необходимостью учитывать наличие нескольких ценовых групп жилья при формировании ценовой политики, а также изменяющуюся во времени стоимость денег и рост стоимости недвижимости по мере завершения строительства. Полученные результаты могут быть использованы для управления ценами на объекты недвижимости в практической деятельности.

1. Fiig T., Le Guen R., Gauchet M. Dynamic pricing of airline offers. Journal of Revenue and Pricing Management. 2018;17(3):381–393. https://doi.org/10.1057/s41272-018-0147-z

2. Rust J., Cho S. Optimal Dynamic Hotel Pricing. EconPapers. URL: https://econpapers.repec.org/paper/redsed018/179.htm [Accessed 12th August 2024].

3. Bayoumi A.E.-M., Saleh M., Atiya A.F., Aziz H.A. Dynamic pricing for hotel revenue management using price multipliers. Journal of Revenue and Pricing Management. 2012;12(3):271–285. https://doi.org/10.1057/rpm.2012.44

4. Qian X., Ukkusuri S.V. Time-of-Day Pricing in Taxi Markets. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2017;18(6):1610–1622. https://doi.org/10.1109/TITS.2016.2614621

5. Riseth A.N. Dynamic pricing in retail with diffusion process demand. IMA Journal of Management Mathematics. 2019;30(3):323–344. https://doi.org/10.1093/imaman/dpz003

6. Kincaid W.M., Darling D.A. An inventory pricing problem. Journal of Mathematical Analysis and Applications. 1963;7(2):183–208. https://doi.org/10.1016/0022-247X(63)90047-7

7. Gallego G., Van Ryzin G. Optimal Dynamic Pricing of Inventories with Stochastic Demand over Finite Horizons. Management Science. 1994;40(8):999–1020. https://doi.org/10.1287/mnsc.40.8.999

8. Feng Y., Gallego G. Optimal Starting Times for End-of-Season Sales and Optimal Stopping Times for Promotional Fares. Management Science. 1995;41(8):1371–1391. https://doi.org/10.1287/mnsc.41.8.1371

9. Bitran G.R., Mondschein S.V. Periodic Pricing of Seasonal Products in Retailing. Management Science. 1997;43(1):64–79. https://doi.org/10.1287/mnsc.43.1.64

10. Feng Y., Xiao B. A Continuous-Time Yield Management Model with Multiple Prices and Reversible Price Changes. Management Science. 2000;46(5):644–657. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.5.644.12050

11. Besbes O., Maglaras C. Dynamic Pricing with Financial Milestones: Feedback-Form Policies. Management Science. 2012;58(9):1715–1731. https://doi.org/10.1287/mnsc.1110.1513

12. Razumovskiy L., Gerasimova M., Karenin N. Dynamic Pricing for Real Estate. arXiv. URL: https://arxiv.org/abs/2408.12553 [Accessed 22nd August 2024].

13. Faruqui A., Sergici S. Household response to dynamic pricing of electricity: a survey of 15 experiments. Journal of Regulatory Economics. 2010;38(2):193–225. https://doi.org/10.1007/s11149-010-9127-y

14. Saharan S., Bawa S., Kumar N. Dynamic pricing techniques for Intelligent Transportation System in smart cities: A systematic review. Computer Communications. 2020;150:603–625. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2019.12.003

15. McAfee R.P., Te Velde V. Dynamic Pricing in the Airline Industry. In: Handbooks in Information Systems: Chapter 11. 2006. pp. 527–567. https://doi.org/10.1016/S1574-0145(06)01011-7