拍卖网站的收益分析研究

在拍卖网站和卖家收益不一致的条件下,研究了卖家在不设置保留价和设置保留价时拍卖网站与卖家的收益和期望的利润问题.研究结果表明：降低陈列费,增加佣金支付比例同时缩短拍卖的持续时间有利于设计出激励相容的最优拍卖机制.     

多轮密封拍卖中的歧视价和均一价的实验分析

有的多物品拍卖市场上只有一个垄断卖家同时拍卖多个同质物品,同时竞争性的竞标者一次只能竞拍一件标的物,比如上海私车额度拍卖市场。在这种拍卖市场上,歧视价的拍卖方式常常被采用。有不少研究讨论了不同拍卖机制下歧视价和均一价对拍卖结果产生的影响。但多轮密封拍卖的方式很少被涉及到。根据上海市私车额度拍卖市场的真实情况,在采用私人价值模型的情况下,设计四组拍卖实验。通过保持其他变量不变,考察在多轮密封拍卖的机制下,歧视价和均一价的拍卖会对竞标者的出价行为产生怎样的影响,同时比较两种机制下卖家收益的大小及拍卖效率的高低,另外对部分实验结果进行讨论并且分析产生该结果的原因。     

基于社交网络的分布式机制设计

人们通过社交关系构成一个庞大的社交网络,网络中的每个节点只能与其周围的节点进行通信,因此当网络中的某个节点进行物品拍卖销售时,在不借助第三方推广的情况下只能邀请其邻居节点参与.中心化机制能使网络中的其他非邻居节点都能参与拍卖,以此可以提高卖家节点的最终收益,然而在该机制中卖家可以轻易地与买家串通,并且买家需要将社交网络结构(买家的私人社交信息)完全透露给卖家,因此网络中的节点没有很强的动机来参与该机制.提出一种分布式的解决方案,可以防止卖家与买家勾结,同时保持网络结构不被泄露.实验证明,该分布式机制保留了传统机制的优点,而且不需要一个可以完全获得网络结构的中心机构来执行该机制.通过模拟实验还发现,在大多数情况下,社交网络越复杂,泄露的隐私信息就越少.     

考虑风险态度的多属性逆向拍卖模型及机制设计

针对多属性逆向拍卖中买家得分函数和属性权重难以确定的问题,考虑到买家风险态度的影响,提出一个兼顾模糊投入产出效率和供应商能力的赢者决定模型,并设计一个两阶段的拍卖机制.买家在拍卖第一阶段提取有效投标信息并剔除差的卖家,在第二阶段优化各属性投标值并确定赢者.数例分析结果验证了模型的有效性.在不揭露买家信息的情况下,两阶段拍卖机制保证了买家的利益;随着买家风险爱好程度的增加,卖家综合效率得分也随之增高,不同的风险态度会导致拍卖双方策略和拍卖结果的改变.     

一类近似替代品序贯拍卖中的均衡分析与收益优化

基于Hotelling模型,构建线性城市上两个具有运输成本差异的替代品序贯拍卖模型.在一般分布的条件下,分析买者的均衡报价及其特征,并探讨拍卖的有效性条件.进一步,从卖者收益最大化的角度,分析物品的最优位置.结果表明:与Hotelling双寡头垄断博弈不同,两物品的最优位置不会重合.研究结果可为具有运输成本差异的多物品拍卖机制的设计和改进提供一定的科学指导.     

随机型多物品最优网上拍卖设计

拍卖商如何制定拍卖规则才能使自己收入最大化,即最优拍卖问题,是拍卖理论非常重要的一个研究方向.针对现有网上拍卖机制设计存在的不足.结合网上拍卖中时间上的异步性、空间上的分布性、以拍卖的成本不能忽略以及拍卖物品数量不断变化等特点,运用优化理论和方法,在独立私人价值模型假设下对网上多物品单时期最优拍卖时间和最优拍卖数量进行了设计.     

基于跳跃厚尾随机波动模型的股市波动研究

通过对4个不同SV模型对比分析,试图了解股市收益序列中具有较大波动幅度的极端实现值能够被解释为一个非高斯分布的尾部行为,还是高斯扩散中一个跳跃组分的叠加,抑或是这两种设定同时起作用.采用两种具有不同波动程度的上证综指日收益数据进行的实证研究发现,我国股市日收益序列不仅存在显著的尖峰(厚尾)特征,而且波动持续性较低,以及受政府政策影响较多.此外,两组收益数据所对应模型的实证比较发现,跳跃设定有助于SV模型描述波动剧烈的收益序列,但却不适合波动平缓的收益序列.     

客运专线条件下铁路运输通道运量资源优化配置

铁路运输通道在交通运输系统中的地位有目共睹,铁路运输通道运力资源优化配置直接关系运输能力的发挥。本文将讨论在客运专线条件下,铁路部门如何进行铁路的运量分配才能使收益最大化:将收益分为不同类型分别进行计算,通过建模解决分配问题,使用灰色模型进行运量预测,最后得到一个具有普适性的运量分配模型,并且使用武广专线的数据进行了实例分析,证实应用此模型可以提高铁路通道的收益,且具有一定普适度。     

多物品二次报价拍卖机制研究

在一次报价拍卖模型的基础上建立了多物品二次报价拍卖动态模型,用逆向递归法证明得出二次报价拍卖下竞拍者的最优报价策略和拍卖商的平均期望收益;并且将二次报价拍卖应用于上海私车额度拍卖,测算了牌照发放数量、竞拍者数量和风险偏好对于中标价和政府平均期望收益的影响.     

“托”出价下几种拍卖方式比较研究

针对现有网上不同拍卖方式下"托"投标理论研究的不足,运用决策分析和博弈论的基本理论和方法分别研究了英国式拍卖、首价密封拍卖和次价密封拍卖方式下投标者的最优投标策略,并在此基础上对"托"投标下3种拍卖方式中投标者的期望收益和卖者的期望收益损失与投标者估价分布、"托"投标的概率以及投标人数之间的关系进行了比较分析,得出一些建设性的结论并解释一些现象.     

在线拍卖的最优保留价设计

在Riley和Samuelson的传统拍卖模型基础上引入网上拍卖的刊登费、佣金、罚金以及投标者随机到达等因素,构建网上拍卖公开保留价和秘密保留价下的拍卖商期望收益最大化决策模型,研究网上拍卖最优公开保留价和最优秘密保留价,并给出最优保留价的一般形式.在此基础上,对最优保留价进行分析,所得结论表明:拍卖商的最优公开保留价与最优秘密保留价相等.此外,论文还还将网上拍卖的最优保留价与传统离线拍卖的保留价进行比较分析,并进一步分析了投标者到达率对最优保留价的影响.     

电力市场两阶段英荷混合拍卖机制设计

电网公司在电力定价过程中居于主导地位，如何在购电过程中实现收益最大化，是其设计电力竞价上网机制的主要目标，目前大多数电网公司采用拍卖竞价机制确定发电厂是否向本电网供电.本文首先设计了两阶段英荷混合拍卖机制：第一阶段采取公开、高效的英式拍卖，淘汰部分电厂；第二阶段剩余电厂重新报价，并以第一阶段的成交价格作为拍卖最高限价，以荷式拍卖机制决定最终的上网电价.其次，将两阶段拍卖机制模型化，通过严格的数学证明，论证了两阶段拍卖机制的性能优越性，最后，通过真实场景模拟和计算机模拟两种实验，验证了两阶段拍卖定价的效率，对电网公司购电具有重要的参考价值.     

差分隐私在双向异质频谱拍卖方案中的研究

基于双向异质频谱拍卖模型设计了具有隐私保护的频谱拍卖方案DPDA,在双向异质的频谱拍卖模型中,为了提高频谱拍卖的高效性和收益最大化,通常假设拍卖者是可信的,在此基础上的提交的所有买卖双方信息都将以明文状态提交给拍卖者,这将极大地增加了拍卖过程中个人隐私泄露的风险.DPDA方案有机结合了差分隐私机制和Diffie-Hellman算法使得该方案在原有模型的基础上达到了保护用户个人隐私的目的,并做了安全分析,证明了该方案的安全性,通过仿真实验结果表明该方案具有较好的频谱收益和隐私安全性.     

关键词拍卖中的投标价格决策

在关键词拍卖中,由于广告商对关键词的估价不能保证是最优的,导致其在竞拍过程蒙受相当的损失.针对这一问题,建立了关键词广告位置的胜标概率模型.在广义第二价格拍卖机制下,在投标者和拍卖者之间的博弈中,基于一个广告商的角度,构建了关键词最优投标价格决策模型.模型检验及仿真结果表明,关键词投标价格决策模型可以使广告商在关键词拍卖中选择最优投标价格并获得最大期望收益.     

组合拍卖在土地出让中的应用

针对现有土地出让方式无法满足开发商需求不同土地组合的问题,基于机制设计理论以及组合拍卖思路与方法,建立了关联价值下的最优土地组合拍卖机制设计模型,通过求解该模型得到了具体的最优拍卖机制。该机制不仅允许开发商对不同土地的组合投标,还能激励开发商披露其对土地组合的真实估值信号,并在此基础上实现政府期望收益最大化,从而促进土地的合理配置。算例分析表明,所提出的最优组合拍卖机制具有计算简单、可操作性强等优点。     

带有反比佣金率和保留价的拍卖模型研究

研究了带有反比佣金率和保留价的密闭式拍卖模型。给出了一般分布下的一级价格密封式拍卖和二级价格密封式拍卖的均衡投标策略;分别求出了在两种拍卖模式中投标人、卖方和拍卖行的预期收益;进一步考察了反比佣金率的系数以及保留价分别对均衡投标策略以及对卖方、投标人和拍卖行三方预期收益的影响。研究结果表明,卖者的预期收益与k及保留价r均成正相关;投标者的预期收益和k成正比,和r成反比。     

一种面向团购的分配与定价机制

在团购中,对商品有不同数量需求的买家可以通过形成一个具有共同利益的联盟来增强与商家的谈判协商能力。为了解决在团购联盟内买家收益分配不均的问题,该文在最大化联盟收益和最大化联盟成交量两种不同联盟形成方案的基础上,提出了分段式的买家收益分配机制和真实报价的贡献支付机制。其中分段式分配机制能够根据买家的报价进行分段,使得买家获得的收益与其为联盟的贡献度成正比,贡献支付机制中买家实际支付的费用是其对联盟的贡献。从理论上分析了两种机制能够同时满足个体理性、预算平衡、真实报价和公平性等的良好属性。实验结果表明,该文提出的自保护定价函数满足了卖家收益单调递增的性质,保证了卖家的收益不会随卖出商品数量的增大而减少。     

基于模糊理论的投资组合随机偏好选择模型的改进

证券的收益和风险于投资者来说,其决策的随机性也会使得收益和风险存在不确定性.利用模糊理论和投资组合模型对收益和风险进行标准化处理,同时引入反映投资者风险偏好的参数,再通过选取不同的偏好参数,从而找到不同参数下的最优组合.通过实例的数据试验表明根据个人不同的偏好下的投资组合,收益为主、风险为次的组合,得到的结果更优.同时标准化处理的模型在最优结果上明显优于未作处理的模型,表明了该模型具有一定的实用价值.     

电力拍卖市场的智能代理仿真模型

用自适应自治的智能代理模型表示市场中的发电厂商构造了电力拍卖市场的仿真模型。该模型中发电厂商Agent采用Roth—Erev强化学习算法，具有对市场结果自适应能力，在重复的拍卖市场可以发现唯一的Nash均衡。同时，该模型还可以揭示市场中发电厂商在不同的市场规则下的行为特性。基于IEEE—RTS系统的数据研究表明，该模型提供了一种合适的电力拍卖市场分析工具。     

基于逆向拍卖的D2D边缘缓存网络编码内容定价与交易机制

在D2D边缘缓存网络中引入网络编码技术具有缓存利用率高、数据块调度过程简单及系统鲁棒性高等优点。但是,由于对编码块分享所带来的设备能量消耗等顾虑,用户倾向于只从网络获取内容而进行内容分享,这种自私行为直接影响了系统的总体性能。针对该问题,提出了一种基于逆向拍卖的D2D编码网络内容分享激励机制——RACON。RACON以实现网络内容分享总效用最大化为目标,将内容请求者视作拍卖过程的买家,而将买家周围的潜在内容提供者视为拍卖过程的卖家;买、卖方的内容叫价过程可综合考虑其自身电量资源、用户之间传输距离以及传输内容的供需关系等影响因素;拍卖结果允许多个卖家中标,并采用虚拟代币结算,从而激励用户间相互分享缓存内容。理论分析证明RACON机制符合双边激励相容性、个人理性约束、物质及弱预算平衡特征,可有效约束买、卖方拍卖行为。仿真实验进一步表明,RACON机制能够有效地激励网络内用户间编码内容分享过程,最大化边缘缓存网络效用。