Machine learning framework to price-setting risk-averse data-driven newsvendor problem

Abstract

Many business-owners, including manufacturers, retailers, distributors are in need to have decisions to make ordering for tons of products in their daily routines. This decision-making cannot be considered trivial since there is always a risk of ordering more or less then what is actually required, which may result in severe undesirable circumstances that are overstocking or shortages. The newsvendor problem in the literature focuses on this trade-off in its classical applications. In such approaches, there is an assumption of demand distribution is known. However, true demand is almost never known and constantly change due to being open to oodles of internal and external parameters; therefore, it is almost impossible to be known and hard to be predicted in real life. For this reason, traditional approaches to newsvendor model in the literature are very valuable yet it is possible to create different variations of this problem which are more appropriate for the real world instances. In addition to quantity of ordering, the determination of price is another serious concern of decision-makers. In order to satisfy the need of determining correct amount of order and regarding price positioning, there is a different approach to newsvendor problems, which is price-setting providing not only quantity but also price information. In this paper, we focus on this variant of newsvendor problem and create a data-driven price-setting newsvendor model, where demand is completely unknown. What is unique in this work is to integrate another element in addition to price decision, which is enabling a risk-averse decision-making perspective. In this way, the constructed model decides on quantity of order and price for products, as well as satisfies a certain risk constraint in order to a set a barrier of probability to not generate under a predetermined level of profit. The price-setting and risk-averse applications of newsvendor model exist in the literature yet combining these two different perspectives is what makes our approach novel.Üreticiler, perakendeciler, distribütörler dahil olmak üzere birçok şirket sahibi, günlük rutinlerinde ürün siparişi oluştururken bir karar verme ihtiyacı içindedirler. Bu karar süreci, basit veya önemsiz değildir, çünkü her zaman gerekenden daha fazla veya daha az ürün sipariş verme veya üretme riski vardır. Bu durum da fazla envanter veya talebin altında gerçekleşen ürün temini gibi istenmeyen ciddi neticelere yol açabilir. Literatürdeki gazete satıcısı problemi, klasik uygulamalarında belirtilen durumdaki dengeye odaklanmaktadır. Bu tür yaklaşımlarda, talep dağılımının bilindiği varsayımı vardır. Ancak gerçek dünyada talep neredeyse hiç bilinmez ve iç ve dış birçok parametreye açık olması nedeniyle sürekli değişir; bu nedenle gerçek hayatta bilinmesi neredeyse imkansızdır ve tahmin edilmesi zordur. Bu yüzden literatürde yer alan gazete satıcısı modeline ait geleneksel uygulamalar, çok değerli olmakla birlikte gerçek dünyaya daha uygun varyasyonlarının çalışılması mümkündür. Sipariş miktarına ek olarak, fiyatın belirlenmesi karar vericilerin bir diğer ciddi endişesidir. Doğru sipariş veya üretim miktarını belirleme ve fiyat konumlandırma ihtiyacını karşılamak için, gazete satıcısı probleminde sadece miktar değil aynı zamanda fiyat bilgisi de sağlayan yaklaşımlar vardır. Bu yazıda, haber satıcısı probleminin fiyatın belirlenmesine de odaklandığı bu varyantına odaklanıyoruz ve talep dağılımının tamamen belirsiz olduğu, bütünüyle veriye dayalı bir haber satıcısı modeli oluşturuyoruz. Bu çalışmayı literatürdeki ilgililerinden ayıran nokta ise, riskten kaçınan bir karar verme perspektifi sağlaması ve böylece, fiyat ve miktar kararına ek bir başka unsurun da algoritmaya entegre edilmiş olmasıdır. Böylelikle oluşturulan model, sipariş miktarına ve ürünlerin fiyatına karar vermenin yanı sıra, bu değişkenlerin kullanılması neticesinde gerçekleşecek olan karın, önceden belirlenmiş / hedeflenmiş bir kar düzeyi altında oluşmaması için bir olasılık kısıtlamasını karşılar; riskten kaçınmaya olanak tanır. Haber satıcısı modelinin fiyat belirleme ve riskten kaçınma uygulamaları literatürde ayrı yaklaşımlar halinde mevcuttur, ancak çalışmanın bu iki farklı bakış açısını aynı modelde birleştiriyor oluşu, yaklaşımımızı literatürü zenginleştiren, gerçek dünyadaki uygulamalara yaklaştıracak kompleksitede kılan özelliğidir.