Estrategias de precio dinámico en mercados de alta volatilidad

Aldrin Jefferson Calle García

doi:10.70577/asce.v5i2.884

Authors

Aldrin Jefferson Calle García Universidad Estatal del Sur de Manabí https://orcid.org/0000-0003-0178-4428

DOI:

https://doi.org/10.70577/asce.v5i2.884

Keywords:

dynamic pricing, market volatility, predictive analytics, artificial intelligence, consumer behavior, business competitiveness.

Abstract

High market volatility, reflected in constant fluctuations in inflation, logistics costs, demand, and digital competition, has weakened the effectiveness of traditional pricing models. In response to this issue, this study aimed to analyze the effectiveness of dynamic pricing strategies in highly volatile markets. A quantitative explanatory approach with a retrospective longitudinal design was applied during the 2021–2023 period, using information from governmental institutions and national and international organizations. Methodologically, GARCH models, multivariate panel regression, Spearman correlation, and ARIMA projections were employed. The findings revealed that e-commerce, energy, and technology sectors recorded the highest levels of persistent volatility; additionally, inflation (β=0.48) and logistics costs (β=0.41) were the variables with the greatest influence on dynamic pricing adjustments. Likewise, a negative correlation of -0.71 was identified between frequent price changes and consumer trust. Projections showed that companies integrating predictive analytics and artificial intelligence can reduce adverse future volatility effects by up to 22% while strengthening long-term competitiveness.

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