【摘 要】
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PD方法在收益管理无约束估计应用中较EM算法更加具有灵活性.无约束需求数据的非正态化假设更加符合收益管理实践中产品各“预售提前期间隔”的需求数据特征,包括对数正态、伽
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院服务科学与创新四川省重点实验室,四川成都610031;美国长岛大学管理学院,纽约11548
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PD方法在收益管理无约束估计应用中较EM算法更加具有灵活性.无约束需求数据的非正态化假设更加符合收益管理实践中产品各“预售提前期间隔”的需求数据特征,包括对数正态、伽玛、指数和泊松分布.本文分别建立了上述非正态假设下的PD方法;并针对计算过程中可能出现的样本数据均受到截尾的情况,对所提方法的应用进行了改进;数值算例说明了所提方法迭代过程简单,且易收敛;通过与EM算法进行比较,验证了所提各PD方法的有效性,并就参数τ对无约束估计效果的影响进行了分析和总结.
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