面对策略顾客和短视顾客的零售商定价

研究了同时面对由策略顾客和短视顾客构成的顾客群体时,零售商如何制定产品的销售价格的问题。构建了由一个零售商和一个顾客群体所组成的报童模型,这个顾客群体中同时包含策略顾客和短视顾客。引入价格保障机制以实现零售商对策略顾客和短视顾客制定统一的销售价格。研究结果表明:在报童模型中,零售商实施价格保障机制可以统一定价,而不用考虑策略顾客和短视顾客的比例;在价格保障机制下,零售商所获得的利润要大于等于单纯按照策略顾客或短视顾客的保留价格定价的利润。     

基于复制动态的消费者众筹策略演化动态

采用大群体反复博弈-复制动态演化博弈,在公平贡献和利他主义两种情景下,建立了有限理性的消费者群体通过模仿学习不断调整支持众筹和不支持众筹两策略多人博弈的演化系统.通过对不同参数变化对系统演化稳定均衡及吸引域的影响分析,研究了存在消费者后悔度条件下各因素对众筹演化成功的影响机制.研究发现,公平贡献机制下不考虑后悔度,则支持众筹策略占优,考虑众筹失败带给消费者后悔产生负效益时,当融资目标越小,产品质量越高,消费者偏好越大,团体效用越大,越有利于众筹演化成功,然而发行份额的增加会带给消费者搭便车的投机行为,从而抑制众筹成功.在利他主义策略下,消费者偏好、产品质量和团体效用越大,越有利于众筹演化成功,但是当融资目标不变而发行份额增加时,消费者搭便车的行为却没有增加,反而提高了众筹演化成功的概率.     

考虑消费者信息获取行为的众筹参数设计

如何通过众筹参数设计(包括众筹目标和众筹价格)向消费者传递产品质量的信号是众筹企业最为关心的问题.本文在考虑消费者具备质量信息获取能力的情况下,通过建立信息不对称条件下的信号博弈模型,刻画了众筹企业通过调整众筹参数设计进行信号传递的存在性条件;并在此基础上,将两种均衡(分离均衡和混同均衡)参数设计下的众筹企业利润进行比较,分析了消费者信息获取行为对均衡结果的影响.研究发现:1)当质量不确定性较低时,高质量众筹企业可以通过增加众筹目标和/或降低众筹价格实现分离均衡,且众筹目标相较于众筹价格而言是更加有效的信号;2)相较于无信息获取的情况,当存在消费者信息获取行为时,高质量众筹企业在混同均衡参数设计下的利润会更高.此外,我们还分析了市场参数对于均衡众筹参数设计的影响以验证结果的鲁棒性.     

存在策略型消费者时联合决策对供应链绩效的影响

研究了同时存在短视型和策略型消费者时联合决策对供应链绩效的影响,分别构建了分散化决策模型和联合决策模型。比较分析了两种决策下策略型消费者比例、需求分布、消费者的最高估值对供应链绩效和最优库存的影响。研究发现:当消费者的最高估值较高时或需求方差较大时,无论策略型消费者比例是多少,联合决策时的供应链利润、最优库存总是大于分散化决策时的;当消费者的最高估值较低且需求方差较小时,只要策略型消费者比例足够低,联合决策时的供应链利润、最优库存就大于分散化决策时的,而当策略型消费者比例较高时,联合决策时的供应链利润、最优库存小于分散化决策时的。     

顾客驱动需求替代下ATO制造商定价和补货策略

考虑产品族按订单装配(ATO)制造商以通用零部件和专用零部件组装生产同一产品族中两种内在价值不同的产品,建立了基于顾客驱动型需求替代的产品族ATO制造商产品定价及零部件补货模型.通过理论及仿真分析,给出了ATO制造商最优定价及补货策略.研究表明:同一产品族中的不同产品间价差不宜大于其内在价值之差,且价格之比也应不超过内在价值之比；当内在价值低的产品缺货时,愿意购买内在价值高的产品作为替代的顾客比例为两种产品内在价值之比,内在价值高的产品缺货时,所有的顾客都愿意购买内在价值低的产品作为替代；ATO制造商在制定最优销售价格和销售时长时,只需考虑产品内在价值,零部件采购价格以及单位保管成本,无需考虑产品族的单位时间潜在总需求.     

面向策略消费者的退货产品再销售制造商两周期定价策略

针对零售商退货产品再销售问题,本文基于策略消费者行为特点构建消费者效用需求模型,探讨在不同策略消费者占比、策略消费者折扣估值以及第三方预留费用下制造商两周期定价策略。结果表明:当策略消费者占比和策略消费者折扣估值系数都偏低时,制造商应在第1周期制定较低的批发价格,在第2周期制定较高的销售价格;当策略消费者占比偏低、策略消费者折扣估值系数偏高时,若第三方预留费用偏低,制造商应在第1周期制定更高的批发价格,在第2周期制定较低的销售价格,若第三方预留费用偏高,制造商应在第1周期制定较低的批发价格,在第2周期制定较高的销售价格。     

需求相关下顾客等待意愿不相同的特价商品EOQ模型

激烈的市场竞争使很多大型超市或卖场采取特价商品的促销策略,以吸引更多的新老顾客.考虑特价商品允许缺货,缺货期间顾客的等待意愿与价格和等待时间有关,构造了两种不同的短缺量滞后供给分数,建立了一个需求相关下顾客等待意愿不相同的特价商品经济订货批量模型.从特价商品价格是外生变量和决策变量两种情形,分别探讨了优化模型唯一最优解存在的条件和相关的管理启示.采用数值仿真分析了主要参数对特价商品定价和订货策略以及平均利润的影响.研究结果表明:当特价商品价格满足一定条件时,有现货时间和缺货时间存在一个下限值和上限值;当特价商品价差大于某一临界值时,平均总利润是低收入顾客人数比例的减函数;当需求相关因子大于某一临界值时,特价商品价格是高收入顾客人数比例的减函数,且存在一个下限值;当相关商品价差大于某一临界值时,特价商品价格可以接近甚至小于采购价;当低收入顾客人数比例和特价商品变质率增大时,应降低特价商品价格,缩短有现货时间,增加缺货时间;当需求相关因子、相关商品价差和特价商品未变质期增大时,应降低特价商品价格,增加有现货时间,缩短缺货时间.     

基于信息共享角度的团购策略研究

随着社交网络的崛起,信息共享成为消费者行为的一个重要特征. 本文基于信息共享角度,在考虑消费者特基础上对商家的团购策略进行设计. 研究表明,随着信息共享难度或低信息消费者比例的增大,团购折扣价格家利润逐渐减小,但混合团购个人购买价格却先增后减; 同时,反从众、不从众和从众消费者的比例以及从性导致的保留价值差直接影响最优的团购策略; 而较高比例的等待敏感型消费者也会导致团购折扣价格的减小. 另外,只有当高低信息消费者之间的信息差较大且信息共享难度不大时,团购策略才优于传统边际策略.     

失望厌恶对报童零售商最优库存决策的影响

研究了同时存在短视型和策略型消费者且策略型消费者具有失望厌恶时,零售商在两时期销售单一产品的库存决策问题.分别分析了失望厌恶水平和策略型消费者比例对零售商的库存决策和利润的影响.此外,还考虑了零售商在清货期提高清货价的情形.结果表明:对于高利润产品,只有当失望厌恶水平高于临界值时,失望厌恶才能抑制消费者的策略性购买行为,提高零售商的库存和利润.对于低利润产品,只要策略型消费者具有失望厌恶,失望厌恶总是能够缓解消费者的策略性购买行为,提高零售商的库存和利润.此外,当失望厌恶水平较低且策略型消费者比例较高时,零售商提高清货价能够增加利润;当失望厌恶水平较高时,零售商提高清货价总是遭受着利润损失.算例分析发现,当失望厌恶水平为1.7至2.1时,分别对于高低利润产品,当策略型消费者比例为0.2时,零售商的利润提高百分比最高可分别达到12.5%和10.6%,而当策略型消费者比例为0.8时,零售商的利润提高百分比最高可分别达到200%和61.8%.     

横向库存转运策略下顾客预付款与订货决策分析

分析零售商在库存转运策略下如何决策顾客预付款和初始订货量的问题.研究发现,若顾客预付款为外生变量,两个零售商的最优订货量此消彼长,且当转运价格提高时,零售商会增加订货量,而当零售商提高顾客的预付款金额时,另一零售商则减少订货量;若初始订货量确定而顾客预付款为内生变量,那么,当转入产品的价格增加时,零售商提高最优预付金额,但会随对方零售商库存量的增加而减少预付金额;若顾客预付款和初始订货量都为决策变量,如果转运后购买产品的顾客比例不低于转运产品的销售损失与销售收益的比值,纯策略纳什均衡解存在,并当产品转入价格增加时,均衡的预付订金和初始订货量不会出现同时递减的情形.数值仿真进一步验证了这些结论.     

知识网络的结构及过程模型

针对知识网络同时具有的小世界结构和无标度连接度分布特征, 构造了知识网络特定结构形成的过程模型. 新知识创造立足于一定的知识基础, 而这个基础内部的知识点之间通常是强相关的; 模型首先在知识增长网络中择优选择并连接定位节点, 以确定知识的主要理论来源, 然后在定位节点的邻居节点中随机选择节点并进行连接, 反应知识的内聚性和知识创造者的领域限制, 过程模型最终形成兼具前述两种结构特征的知识网络; 实际数据统计和仿真实验验证了模型的有效性.     

创新驱动下三级供应链分销渠道产品质量控制策略研究

基于四阶段Stackelberg动态博弈分析,构建了一个制造商、两个竞争零售商与最终顾客组成的三级供应链分销渠道质量控制模型,研究了创新驱动下在三级供应链中如何设计分销渠道策略和如何制定产品质量控制策略的问题.建立了分销渠道三种策略模型 （直接渠道策略、间接渠道策略、混合渠道策略）,并分析了创新驱动下三种分销渠道策略对制造商产品质量决策、零售商产品采购决策、 期望收益函数以及最终顾客消费者剩余的影响.可以证明：当存在创新驱动条件下,产品质量水平、批发价格、零售价格均将上升,制造商期望收益将下降,零售商期望收益将增加,最终顾客消费者剩余将会增加;当制造商选择间接渠道策略时,产品质量水平和零售价格均将下降,最终顾客的消费者剩余也会降低;当制造商选择低产品质量而采取间接渠道策略时,消费者剩余将会增加;当制造商选择高产品质量而采取间接渠道策略时,消费者剩余最低,这些结论也是对本领域相关研究的有力补充,具有一定的现实指导意义.最后,进行了算例分析,数值计算结果验证了所建模型的有效性和正确性,为该模型在实践中的具体应用指明了方向.     

考虑估值不确定和搜索成本的预售决策研究

研究了预售环境下,存在消费者估值不确定和消费者搜索成本时,销售商的最优定价和配给决策.建立一个两阶段模型,考虑一个销售商出售单一新产品给若干具有战略行为的消费者,消费者根据自身效用最大化原则选择最佳购买时机,销售商则考虑消费者的战略行为,决策最优的两期价格和预售期配给量.研究结果表明,预售期的配给量取决于单位产品的采购成本.当且仅当单位产品的采购成本介于特定范围内时,销售商应采用预售策略,此时折扣预售策略总是销售商的最佳选择.否则销售商应采用正常销售策略.研究还表明,当消费者的风险成本系数较低时,消费者的搜索成本越高,销售商的预售价格和总利润越低.否则,消费者的搜索成本越高,销售商的预售价格和总利润越高.     

考虑策略型消费者损失厌恶下的新产品预售与退货策略研究

新产品通常面临较大的市场不确定性,如何保证产品的供应与市场需求的匹配性对于企业来说尤为重要,企业通过预售提前获取需求信息有助于实现这一目标.本文在考虑策略型消费者损失厌恶下研究了零售商的预售及退货策略,首先基于策略型与短视型消费者的行为特点构建预售与正常销售两阶段模型,对允许退货与不允许退货两种预售策略展开对比研究,接着通过构建两种策略下零售商的收益模型得出相应的最优预售价格和最优退货价格,并给出退货价格的取值范围.研究发现,由于策略型消费者的损失厌恶,零售商不得不降低预售期产品的价格.当预售期结束后的退货价格不高于某一特定的值时,退货策略的实施能够使零售商获得更优收益,并且存在一个最优的退货价格,使得退货模式下零售商的期望利润达到最大值.     

基于简单加权法的多属性采购拍卖模型

在复杂合同的采购拍卖中,除价格外投标中还包含其他的质量属性,因价格和质量在量纲和数值上存在较大差异,使得投标策略择和赢者决策问题变得更加困难. 鉴于此,本文基于简单加权法,提出一种新的赢者决策方案,此方案不仅解决格和质量的量纲不统一和数值不可比的难题,而且还简化了评标的计算过程. 在新方案下,本文分别给出风险中性者和风险规避者的均衡投标策略,投标人数对均衡投标,投标者收益和采购者收益的影响. 结果显示: 投标者之间的竞争激烈程度对风险中性者和风险规避者的投标影响方向相同; 但是,相对于风险中性者,风险规避者将报出较低的价格和较高的质量; 其中,部分结广了传统单属性拍卖理论,部分结论较前人的研究成果更加贴近采购现实.     

Stochastic comparisons in a price-quantity setting firm with uncertain demand and emergency procurement

We consider a newsvendor problem with price-dependent demand, in either additive or multiplicative format. The newsvendor has two modes of purchasing： regular ordering at the beginning of the selling season and emergency ordering （if the realized demand exceeds the initial order quantity） at the end of the selling season. By stochastic comparisons, we systematically investigate the effects of demand magnitude and demand randomness on pricing and ordering quantity decisions as well as expected profit of the newsvendor, under both usual stochastic order （first order stochastic dominance） and convex order （less variable）. Our key findings include： （i） in contrary to the case where price is exogenous, a stochastically larger demand shock may even lead to a lower order quantity; （ii） a stochastically larger demand shock leads to a higher price for the additive demand case, but may lead to a lower price for the multiplicative demand case; （iii） a stochastically larger demand shock leads to a higher expected profit for both demand models; （iv） in general, a less variable demand leads to a higher expected profit for both demand models; and furthermore, a less variable demand shock has no effect on price for the additive demand model, but leads to a higher price for the multiplicative demand model. The implications of all these findings for pricing and order quantity are discussed in detail.