价格测试模型
商品价格预测模型研究
商品价格预测模型研究随着电子商务的发展，商品价格预测成为了越来越重要的研究方向之一。
商品价格的波动对商家和消费者都有很大的影响，对商家来说，价格波动可能导致盈利的变化，对消费者来说，价格波动可能导致购买行为的变化。
因此，建立一个准确的商品价格预测模型对于商家和消费者都至关重要。
商品价格预测模型是什么？商品价格预测模型是一个可以通过一系列输入数据预测商品价格的数学模型。
这种模型通常基于历史数据，通过算法学习数据的规律性，并将规律应用到未来的价格预测中。
商品价格预测模型可以分为分类模型和回归模型两类。
分类模型是通过预测商品价格是否增加或减少来进行分类，回归模型则是通过预测商品价格的具体数值。
建立商品价格预测模型的步骤建立一个准确的商品预测模型需要经过多个步骤，下面是常用的模型建立步骤：1. 数据收集：收集历史数据，包括商品价格、销售量、促销、季节性等。
2. 数据清洗：清除不完整的数据、异常值和重复数据。
3. 特征选择：选取对商品价格预测有影响的重要特征，例如促销等。
4. 数据划分：将数据划分成训练集和测试集。
5. 建立模型：选择适合的模型，并使用训练集进行学习，调整模型参数。
6. 模型评估：使用测试集评估模型的准确性。
7. 预测：使用模型预测商品未来价格。
不同的模型对于数据要求不同。
例如，线性回归模型适用于连续数据，而决策树模型适用于分类数据。
因此，在选择模型之前，需要了解各个模型的优缺点，并根据应用场景选择最适合的模型。
常用的商品价格预测模型1. 线性回归模型线性回归模型基于线性方程，通过最小化残差平方和来拟合模型，预测目标变量的数值。
线性回归模型简单易懂，但仅适用于数值型数据。
2. 支持向量机模型支持向量机模型可以通过寻找数据之间的超平面来分类或回归，可以处理非线性数据和高维数据。
但是，在处理大规模数据集时会面临时间和计算复杂度的问题。
3. 随机森林模型随机森林模型采用决策树方法进行建模。
通过将多个决策树模型结合，可以提高预测精度，并且可以同时处理数值型和类别型数据。
房地产市场价格预测模型
影响因素分析
02
模型分析表明，房地产市场价格受到多种因素的影响，如经济
状况、政策调整、人口增长等。
预测精度提升
03
通过采用先进的机器学习算法，模型在预测精度上有所提高，
能够为投资者和开发商提供更有价值的决策依据。
研究不足与展望
数据局限性
由于数据可得性限制，本研究只采用了有限的历史数据， 可能影响模型的泛化能力。未来可考虑使用更全面的数据 集进行训练和验证。
稳定性
评估模型在不同时间段或数据集上的 表现是否稳定，以判断模型的可靠性 和可重复性。
解释性
模型是否易于理解，是否能够提供对 预测结果的合理解释。
实时性
模型是否能够及时更新以反映市场变 化。
模型比较与选择
线性回归模型
支持向量机（SVM）
基于历史数据建立线性关系，简单易用， 适用于数据量较大、变量之间的关系较为 简单的情况。
04
模型选择与建立
数据收集与处理
数据来源
收集房地产市场的历史交易数据、经济指标、政 策法规等数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗
对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理 、数据转换等，以提高数据质量。
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格 式，便于后续分析和建模。
特征选择与提取
对模型预测结果进行敏感性 分析，了解不同参数和假设 对预测结果的影响。
根据评估指标分析模型的优 缺点，为后续改进提供依据 。
根据模型预测结果，为房地 产市场参与者提供决策建议 。
06
结论与展望
研究结论
模型有效性
01
本研究构建的房地产市场价格预测模型在历史数据上表现良好
bs定价模型基本假设
BS定价模型的基本假设主要包括以下几个方面：
1. 利率：BS定价模型的一个基本假设是市场无风险利率的存在。
这个假设是模型的核心，因为它为投资者提供了无风险投资的机会，使得模型能够通过比较有风险证券的价格和无风险证券的价格来决定其价格。
2. 投资期限：模型假设投资者有一个确定的投资期限，并且可以随时进行买卖。
这个假设限制了投资者的交易成本，并使模型能够根据给定的投资期限和初始投资金额来计算投资组合的价值。
3. 资产增长：模型假设投资者投资的资产是稳定的，并且可以预期未来的增长。
这个假设有助于确定投资组合的价值，因为它考虑了资产的长期增长潜力。
4. 随机过程：BS定价模型假定资产价格遵循一定的随机过程，这一过程通常被假定为几何布朗运动。
这一假设对于许多资产来说都是合理的，特别是对于那些价格波动性较大的资产。
5. 风险中性假设：模型通常基于风险中性的观点，即投资者对风险的偏好与其在市场中的地位无关。
这意味着投资者会根据所获得的信息以最小的机会成本来获得利润。
6. 市场有效性假设：市场有效性假设意味着市场已经充分反映了所有可获得的信息，这为模型提供了基础。
它还允许模型使用历史数据来估计参数和计算价格。
7. 零交易成本假设：BS定价模型通常假定没有交易成本，这使得模型能够更准确地估计投资组合的价值。
8. 充分交易假设：该假设意味着市场上的交易是充分的，这意味着所有潜在的投资者都可以进入市场并购买或出售资产。
这些假设为BS定价模型的建立和运用提供了基础，使其成为一个有用的工具，可用于估计和比较资产价格并确定投资决策。
商品市场价格预测模型研究
商品市场价格预测模型研究随着市场竞争的日益激烈，商品价格的波动也越来越大。
对于生产企业、销售企业和消费者来说，预测商品价格对于制定策略和决策非常重要。
因此，研究商品市场价格预测模型具有重要的意义。
1.市场价格预测模型的基本原理市场价格预测模型是基于历史数据和市场需求来预测未来商品价格的一种方法。
通常使用的方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络和人工智能等。
其中，时间序列分析是最常用的方法之一。
在时间序列分析中，数据被分为两个部分，即趋势和季节性。
趋势描述了长期变化的方向和强度，而季节性描述了在同一时间段内数据的周期性变化。
通过预测趋势和季节性，可以对未来的价格进行预测。
2.市场价格预测模型的应用市场价格预测模型广泛应用于各种行业。
在生产企业方面，可以通过预测原材料价格来制定合理的生产计划，从而降低成本和提高利润。
在销售企业方面，可以通过预测市场价格来定价，从而实现最大利润和市场份额。
对于消费者，可以通过预测商品价格来规划购买计划，从而节省购物费用。
3.市场价格预测模型的改进虽然市场价格预测模型已经得到了广泛的应用，但仍然存在一些问题和难点。
例如，价格受到很多因素的影响，如市场供求关系、政策法规、自然灾害等。
这些因素往往难以被预测或建模。
此外，市场价格预测模型需要大量的历史数据，但一些新兴市场和产品可能没有足够的数据供 us 使用。
为了解决这些问题，可以考虑以下改进方向。
首先，可以采用更先进的算法和方法，如深度学习和量子计算，来提高预测精度。
其次，可以从其他方面来预测市场价格，例如通过社交媒体、舆情分析等来获取潜在的价格信号。
最后，可以采用非传统数据源，例如大数据、物联网和区块链等技术来获取新的数据源和建立新的模型。
4.结论在市场经济中，价格是一个非常重要的指标。
市场价格预测模型可以帮助企业制定更明智和合理的决策，从而提高竞争力和市场份额。
尽管市场价格预测模型存在一些问题和难点，但通过不断改进和创新，我们可以更好地应对市场的挑战。
采购与供应商管理：价格定价模型分析
采购与供应商管理：价格定价模型分析对于如何来确定产品和服务的价格有很多不同的观点，销售商对合理价格的理解通常是根据以下因素来确定的：一是包含生产产品或服务的所有费用（包括成本之外附加的合理的利润），二是能够补偿销售商从采购方那里获得产品和服务所支付昀r有代价（包括所有的相关费用）。
在这里，“合理的利润”指的是对销售商在提供产品或服务时所要承担风险的补偿。
采购方通常把“合理的价格”定义为获得所需产品和服务的最低价格，采购方的定价通常是根据产品或服务的成本来计算的。
销售商在确定价格时通常会考虑以下三种因素：市场结构对价格的影响，基于成本的定价模型，基于收益的定价模型。
下面将分别对它们进行介绍：1.市场结构竞争水平是对定价有明显影响的一个因素。
在一个销售商（垄断组织）与多个采购方之间，以及多个销售商与一个采购方（垄断）之间存在多种形式和不同程度的竞争，具体说明如下：●卖方垄断一个销售商与多个采购方。
在美国，大多数的垄断组织，像政府组织，都有义务来保持一个合理的价格水平，由于没有竞争，销售商可以确定任何想要的价格水平。
●垄断竞争几个销售商与多个采购方。
通过对产品的不同划分，几个销售商建立起一个联盟。
一个典型的例子就是早餐食品加工业，在这里，少数几家公司控制着市场并且提供各种各样的产品，它们不只同其他的厂商，也在组织内部的合作伙伴之间竞争市场份额。
●供应的市场垄断少数销售商和多数的购买商。
价格通常是被行业领导者或是卡特尔控制的。
钢铁行业是一个典型的市场垄断供应者，在这种情况下，一旦垄断组织确定了价格，行业中的其他组织就会迅速接受这个定价。
一个典型的卡特尔的例子就是石油行业，石油输出国组织( OPEC)为所有的行业成员确定价格。
●完全竞争大量的购买者和销售者。
在完全竞争的市场上，所有的购买者和销售者同等重要，很多市场虽然不是完全竞争的，但是其具有完全竞争的市场特征，产品的价格是由需求和供应的关系来确定的。
●销售的市场垄断许多销售商和少数的购买者。
PSM模型(价格敏感测试)在网络问卷调研中的应用探讨
PSM模型介绍PSM模型（价格敏感测试模型）由Van Westendrop在70年代创建，适合测试新产品/服务的价格。
其特点是只考虑价格和质量的权衡，所有价格测试过程完全基于被访者的自然反应，不涉及竞争对手的对比。
通过PSM模型，不仅可以得出最优价格，还可以得出合理的价格区间。
PSM模型应用的前提是，在测试前需要让被访者充分理解产品的概念或定位，并给出一个价格梯度表，其价格范围尽可能涵盖所有可能的价格点，一般而言，最低价格和最高价格，往往要求低于或高出可能的市场价格的三倍以上。
PSM模型的具体操作方法是，询问被访者4个问题，从而得到4个价格：1、什么样的价格您认为太便宜，以至于怀疑其质量较差，而不会去购买？（最低价格：太便宜）2、什么样的价格您认为比较便宜，感觉物有所值，会去购买？（较低价格：经济实惠）3、什么样的价格您认为较高，但仍可接受，会去购买？（较高价格：有点贵）4、什么样的价格您认为太高，以至于不能接受，肯定会放弃购买？（最高价格：太贵了）统计分析时，最低价格、较低价格的百分比进行向下累计统计，即认为10元钱便宜的被访者，同样会认为8元钱便宜；最高价格、较高价格的百分比进行向上累计统计，即认为20元钱贵的被访者，同样会认为25元钱贵。
这四条累计百分比的价格曲线会交叉在一起，其中“太便宜”和“有点贵”价格曲线的交叉点为价格区间的下限、“经济实惠”和“太贵了”价格曲线的交叉点为价格区间的上限；“太便宜”和“太贵了”价格曲线的交叉点为最优价格；“经济实惠”和“有点贵”价格曲线的交叉点为次优价格。
市场研究公司应用PSM模型时，通常有访问员辅助进行调查，能够较为顺利地进行数据收集。
而网络调研问卷是被访者独自填答，若应用PSM模型，应该如何操作呢？如果仍采用传统的操作方式，是否还适合呢？笔者从09年开始，在不同研究项目中应用了PSM模型，对操作方式进行了改进；也借用了PSM模型的研究思路，在类似定价的研究中进行了尝试，现与大家共同讨论可行性。
二手车市场中的价格预测模型构建指南
二手车市场中的价格预测模型构建指南在二手车市场中，准确预测汽车价格是买家和卖家都非常关注的问题。
由于二手车市场涉及众多影响价格的因素，构建一个可靠的价格预测模型具有一定挑战性。
本文将为您提供一份二手车市场中价格预测模型的构建指南，帮助您更好地理解和掌握这个过程。
一、数据收集与准备1. 核实数据来源：确保所使用的数据是真实、可信的，可以从二手车交易平台、汽车厂商、经销商或者数据提供商等获取数据。
2. 数据清洗与处理：对数据进行清洗和处理，包括去除重复数据、空缺值的填补、异常数据的处理等，以保证数据的质量和准确性。
3. 特征选择：选择与二手车价格相关的特征数据，例如品牌、车型、车龄、行驶里程、排量、变速器等。
同时，还可以考虑添加一些衍生特征，如品牌的知名度、车辆是否事故车等。
二、特征工程特征工程是指对原始特征进行转换和组合，以提取更有价值的特征。
以下是几个常用的特征工程方法：1. 离散特征的处理：对于离散特征，可以采用独热编码（One-Hot Encoding）或者标签编码（Label Encoding）等方法进行处理，使其能够被机器学习模型识别和利用。
2. 连续特征的处理：对于连续特征，可以采用归一化或者标准化等方法进行处理，以消除不同尺度带来的影响。
3. 时间特征的处理：对于时间特征，可以提取出车龄、上牌时间等相关的特征，并转换为数值型特征。
4. 特征组合与构建：通过对已有特征的组合和衍生，构建新的特征，以提高模型的预测性能。
三、模型选择与训练1. 特征工程完成后，需要选择适合的价格预测模型。
常用的模型包括线性回归模型、决策树模型、随机森林模型、梯度提升模型等。
根据实际需求和数据特点，选择合适的模型进行训练。
2. 划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，通常可以采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
训练集用于模型参数的训练和调优，测试集用于评估模型的预测性能。
3. 模型训练与调优：使用训练集对选择的模型进行训练，并根据不同的评估指标进行模型参数的调优，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
万科价格模型-价格制定与价格检测35P
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一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （3）权重叠加后的维度矩阵：综合系数 综合系数
-0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 0.08 0.08 0.08
-0.016 -0.016 -0.016
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一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （2）维度矩阵的示例
单元 楼层 房号 101 201 301 C1 4层 401 102 202 302 402 景观系数 45% 5 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.08 -0.08 -0.08 -0.08 朝向系数 35% 35 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 安静度 20% 20 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08
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序论：前模型定价方式 2、前模型定价方式的优劣 （1）优点 1）定价直接、明了 2）运用各专业口“焦点小组”，快速生成价格 （2）缺点 1）定价体系不系统； 2）价格制定的随意性较大； 3）定价比较倚重于经验判断和主观判断； 4）不知道什么时候赚钱、什么时候亏钱、能赚多少、会亏多少？往大 里说，就是影响公司对经营情况的预期和判断 影响公司对经营情况的预期和判断； 影响公司对经营情况的预期和判断 5）价格调整一定要等到销售到一定程度、得到市场完全的反馈后才能 进行，且价格调整的随意性更大（典型如“阿杜，来了条水鱼”型），不利 于调价的及时、准确、科学；
一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （4）价格生成 设 基价为 则房源n的价格
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《价格测试模型》介绍三种常用的价格测试模型：PSM模型简介PSM价格敏感度分析方法是在70 年代由Van Westendrop 所创建。
其特点为所有价格测试过程完全基于被访者的自然反应，没有任何竞争对手甚至自身产品的任何信息。
PSM模型也即,价格敏感度测试模型,是目前在价格测试的诸多模型中，最简单、最实用的模型，为大多数市场研究公司所认可。
通过PSM模型，不仅可以得出最优价格，而且得出合理的价格区间。
PSM模型的要点在于通过定性研究，设计出能够涵盖产品可能的价格区间的价格梯度表，然后在有代表性的样本中，请被访者在此价格梯度表上做出四项选择：有点高但可以接受的价格，有点低但可以接受的价格，太高而不会接受的价格，太低而不会接受的价格。
对样本的这几个价格点，分别求其上向和下向累积百分比，以此累积百分比作价格需求弹性曲线，四条曲线的交点标出了产品的合适价格区间，最优定价点以及次优定价点。
使用方法PSM模型的具体的做法是，询问被访者4个价格：(1)什么样的价格您认为太便宜，以至于您怀疑产品的质量而不去购买(太便宜以至于不购买的价格) /什么样的价格非常便宜，并是最能吸引您购买的促销价呢(太便宜的促销价格)(2).什么样的价格您认为是比较便宜的呢；(比较便宜的价格)(3).什么样的价格是您认为贵，但仍可接受的价格；(比较贵的价格)(4).什么样的价格太高，以至于不能接受?(太贵以至于不购买的价格)在非促销时期,对部分耐用消费品及部分快速消费品(如高档\奢侈的消费品),如果价格定得太低，消费者会怀疑产品的质量而不去购买,这种类型的产品可以采用(1)问法中的第一种；对普通的快速消费品，如啤酒、零食等，定价太低，消费者不一定会怀疑产品质量有问题，而只会认为是产品在促销，此种类型的产品可以采用(1)问法中的第二种。
在执行中，要注意这四个价格之间的关系如下图：对“太便宜”和“便宜”的价格百分比进行向下累计统计，对“贵”和“太贵”的百分比进行向上累计统计，得出如下图所示的四条价格线。
其中，“太便宜”和“太贵”的交点确定出最优价格，因为在这种情况下，既不觉得“太贵”也不觉得“太便宜”的人数是最多的，对于企业而言，在该价格上，有最多的消费者可能去购买他的产品。
同时,由“太便宜”和“贵”,“便宜和“太贵”确定出可接受的价格区间。
优点价格敏感度测试模型的优点在于：它站在企业的立场上，从消费者的角度来进行定价。
这就是说，该模型既充分考虑了消费者的主观意愿，又兼顾了企业追求最大消费群体的利益。
因而，在市场研究的价格测试中，PSM模型得到了广泛的应用。
在新产品的价格测试中，PSM模型同样占据重要地位。
一般可将新产品划分为两种：一种是相对整个市场来说的新产品，即市场上从来没有过此类产品，如手机3G业务中的移动电视、视频点播、一键通等，市场上目前没有，消费者只能通过对该产品(或服务)概念的描述来表达自己愿意支付的价格：另一种是相对本公司来说的新产品，即此类产品在市场上已经存在。
第一种新产品的价格测试通常贯穿于概念测试之中，消费者只有在对此产品有了概念的前提下，才能给出他心目中的价位；而第二种新产品的价格测试通常与品牌定位休戚相关，只有在给出清晰品牌定位的前提下，消费者才能表达出他心目中的价格。
因此，在对第一种新产品应用PSM模型进行价格测试前,必须为消费者出示产品概念；在对第二种新产品应用PSM模型进行价格测试前，必须让消费者准确理解我们产品的定位。
这是PSM模型在新产品测试中应用的前提。
缺陷1.从模型本身的角度来说，PSM模型忽视了对消费者的购买能力的研究，而只考虑到了消费者的接受率，即只追求最大的目标人群数。
尽管对于某价格，消费者觉得可以接受，但由于种种原因，如购买力有限等，他不一定会去购买。
2.从企业的角度看，PSM模型只是追求了潜在最大的消费群体，却因为忽视了消费者的真实的[[购买行为],]而放弃了最大市场潜量，就好比是看到了眼前的芝麻粒，而忘记了不远处的金元宝。
因此，PSM模型是价格测试的短视行为，理性的企业追求的应是最大的市场容量。
3.PSM模型没有考虑价格变化导致的销量变化。
显然,对新产品的生产企业来讲,在制定价格策略的时候，如果不能知晓价格的微小变动所导致的销量变化。
将可能在指导具体定价时犯下无可弥补的大铬。
价格断裂点模型（Gabor Granger）价格断裂点模型（Gabor Granger）是由Gabor和Granger在1965年提出的，对于新产品预先确定好几个可能的价格，然后对每一价格询问被访者购买产品的可能性，由此可以确定产品的最优价格以及分析产品价格变化对需求的影响。
价格断裂点模型的特点：图：价格断裂点模型这种价格研究方法是预先确定好产品或服务的几个可能的价格，通过访问询问被访者每一可能价格的购买可能性（购买可能性通常用5分制来表示，5分代表非常可能，1分代表非常不可能）；然后计算出不同价格点下非常可能购买的百分比，绘制价格需求曲线，并据之进行分析，找到价格断裂点，该价格点附近的微小变动会带来购买兴趣的明显下降，即可以此价格点作为市场参考价。
价格断裂点模型运用案例[1]首先让客户充分了解产品情况，一般是由销售员给客户介绍楼盘的情况，并让客户看到园林和样板房（如果没有看模型也可以），然后开始询问客户，当售价分别为P1、P2、P3、P4或P5，他购买的可能性分别是多大。
一般这些价格都是与市场价格比较接近的，价格都会从低到高来排序，一般的结果是价格越低越倾向于购买，价格越高越倾向于不购买，如果结果正好相反，这是有逻辑上的问题的，这种类型问卷的数据我们可以不予采用。
有的时候为了得到精确的价格需求关系，会设置10个以上的价格水平，虽然在理论上确实可以得到产品价格变化对需求的影响，但是在实际操作过程中是非常难以实现的，销售员也不希望让客户花这么多时间来回答这样一个很伤脑筋的问题。
由于每一套单位的价格不尽相同，所以这种剔除每一套单位的特殊性来测试价格的做法并不是非常科学，一般来说可以将这个价格设定为均价，同时根据景观、朝向等主要的差价因素来将产品分为几类，让客户选择了某一类产品之后再来做上面的调查。
例如A项目是一个江景楼盘，其差价主要表现在景观上，所以可以将所有单位分为有江景和非江景的单位，如果客户喜欢江景单位，那就让客户针对江景价格来给出购买的可能性，如果客户想买非江景单位，则让客户针对非江景给出购买的可能性。
得到以上的数据之后就模拟购买过程，将某一个价格水平下所有表示肯定或者可能会购买的比例算出来，并根据客户总数量和比例来计算销售套数，并进一步估计出销售额，便得到了一个对应的关系，将其他几个价格对应的销售额都算出来，如果还对产品进行了分类，则需要分类来分别统计可能的销售额，甚至还可以实现不同的组合。
例如A项目，我们就分开江景均价和非江景均价，两大类进行调查，得到了两个不同的对应关系。
假设针对A项目的江景单位，通过调查得到以下结果：价格水平（元）肯定或可能购买的百分比（％）销售套数估计销售金额（万元）6000 95.8 153 110367000 82 131 110218000 52.9 85 81259000 14.1 23 243610000 4.8 8 92211000 2.1 3 44412000 0.9 1 207将上面的表图成一个更直接的图形，以销售额为横坐标，以价格为纵坐标，得到需求的价格曲线的示意图，虽然并不是十分精确，但是基本上可以说明问题。
卖到8000元/平方米，在这个价格水平下估计可以卖到8125万元，如果卖到9000元/平方米，则销售额就会减至2436万元，如果再高一点卖到10000元/平方米，则销售额只有922万元。
有几点我们也需要注意：1、调研中有一个客户数量的基础数据，本例使用了认筹客户数量这个值，在实际操作过程中，这个数字会不断变化，而且受到广告投放等因素的影响较大，需要灵活对待；2、由于房地产相对其他产品本身的价格的敏感度就是偏低的，两套房子之间差几千甚至上万块钱可能对客户的购买都不会产生决定性的影响，所以一般来说调查得到的价格还能够有5％左右的浮动范围，也就是说能够接受8000元/平方米的客户可能大多数也能够接受8400元/平方米的价格；3、6000到7000元/平方米，还有10000到12000元/平方米是两个非弹性需求的价格区间，对价格敏感度不高，而8000到9000是一个弹性需求区域，对价格相对更敏感；4、因为A项目开盘时，对项目的价格把握不大，所以本例所划分的价格区间较大，接下来可以再缩小范围，细分区间，建议价格差额不要小于5％，本例就可以500元/平方米为间隔。
品牌价格平衡模型（BPTO）简介品牌价格平衡模型是非常有效的品牌价格分析模型，目前在美国和欧洲已成为一种广泛使用的定价方法。
在竞争对手的品牌价格，通过该模型可以得出目标研究品牌在什么价位上会得到最高的市场份额。
通常情况下，企业往往根据历史经验对产品进行定价，因此经常会对定价的范围感到困惑。
特别尼在为产品进行价格调整时，消费者所能承受的最高价格是多少？在什么价格条件下消费者感到比较适合．愿意继续消费？等等诸如此类的问题。
在较为简单的价格测试中，企业向购买者询问“产品A卖多少钱您会考虑购买？”或者“假如产品B的价格上升10％你是否还会购买？”，前者无一例外合产生相当低的价格预期；而后者则倾向于低估价格弹性，因此产生过于乐观的预测。
它们的局限性在于无法表现真实生活中的购买决且BPTO试图建立一个模拟价格研究方祛。
在测试时通常需要收集被测产品及所有主要竞争对手的产品，其最终结果是要建立所研究品牌和竞争对手品牌的动态关联。
BPTO模型比GABOR GRANGER模型要复杂的多。
功能BPOT从本质上要解决以下的价格问题：●了解在消费者心目中价格和品牌的相对重要性；●测量品牌的价格弹性；●测试预定的价格，得出新的价格策略；●确定最优价格和价格极限；●在市场份额和收入/利润2间寻找了衡点；●模拟价格战。
在市场调查时，传统的BPTO有多种数据采集分析方法：方法一：向被访者出示被测品牌和竞争品牌，计算任何一种价格条件下被访者选择被测品牌和竞争品牌的次数。
方法二：计算每个品牌被访者所能选择的边际价格。
开始时的价格应能够反映目前巾场上各品牌间的价格差异，询问被访者在这些价格下，会选择哪个品牌。
被选择的品牌将被加价／降价一个价格段，重复问同样的问题；再找出了一个会被选择的品牌，同时对该品牌进行加价／降价，直到最后。
具体应用BPTO的研究试图建立一个模拟价格研究方法。
其通常通过中心地测试(CLT)的方式来完成,测试时需要收集被测产品及所有主要竞争对手的产品。
所有产品被标上从最低到最高的价格。