階層ベイズ混合ロジットモデルに基づく製品設計のナッシュ均衡計算

本論文は、製品設計における競争ダイナミクスをシミュレーションするために、ベイズ混合ロジットモデルの使用を調査しています。ナッシュ均衡を正確に予測するこれらのモデルの能力に焦点を当てています。完全にベイズ的な選択モデルを組み込み、さまざまな選択行動の下でのパフォーマンスを評価することにより、文献におけるギャップに対処しています。この研究は、製品開発と価格設定における戦略的意思決定のためのこれらのモデルの信頼性に関する洞察を提供する点で重要です。

• •混合ロジットモデルを用いたナッシュ均衡予測の精度は、選択行動の種類（確率的 vs. 決定論的）に依存します。
• •決定論的選択行動を前提とした推定選好に決定論的選択ルールを適用すると、最も高い均衡回復が得られます。
• •ベイズ（ハイパー）パラメータの不確実性を組み込むと、特に決定論的選択設定において検出率が向上します。
• •この研究では、選好の異質性などの要因が製品差別化に与える影響についても調査しています。