无理由退货政策下的在线定价及补偿优化策略

在传统零售行业,质量越好退货越少,退货政策的慷慨程度通常被用作消费者识别商家质量水平的一个依据.一般理论认为,无理由退货通常是质量水平高的商家采用的慷慨退货政策.但在如今的在线零售领域,绝大多数的在线零售商都承诺无理由退货,显然基于传统零售的退货政策理论已不适用于新环境下的在线零售.为了找到在电子商务环境下,无理由退货在哪些情况下能更大程度地增加销售利润和社会福利,文中建立了一个由垄断制造商和异质偏好消费者组成的在线零售模型.通过这一模型,发现无理由退货政策的盈利能力取决于商品质量水平,退货残值大小及消费者退货麻烦成本等因素.通过探讨质量风险与提供无理由退货的在线零售商利润间的关系,得到在特定技术成本和退货损失下,无理由退货是中等质量水平在线零售商的最佳退货处理策略.另外,在承诺无理由退货基础上增加一个策略性补偿,以使消费者接受商品而取消退货,通常是质量水平较低的在线零售商行为.     

链与链竞争的充分退货政策

关于退货政策的文献忽略了链与链竞争对退货政策的影响．文章应用博弈理论从链与链竞争角度研究退货政策对批发价格、零售价格、各方收益的影响,得到主要结论．其一,在产品替代程度不太高、低需求态概率低或低需求态概率高且市场波动幅度适度范围内时,充分退货政策改进了制造商与零售商的收益,并实现双赢．其二,当低态概率较高、市场波动幅度较大时,退货政策总体上强化了零售商之间和制造商之间的竞争．其三,在产品替代程度较低或产品替代程度较高且市场波动幅较大时,零售商将选择低需求态最优定价组合及订货策略;反之,零售商将选择低态出清定价组合及订货策略．     

不确定需求条件下制造商的退货政策

基于单一制造商和单一零售商构成的两级供应链和不确定需求,研究了制造商的退货政策。结果表明:当市场波动幅度较大且市场需求为高需求的可能性较大时,部分退货政策是制造商的最优退货政策;当市场波动幅度较大且市场需求为低需求的可能性较大,或市场波动幅度较小时,不接受退货和部分退货政策都是制造商的最优退货政策。     

需求与价格具有相关性下的退货政策模型研究

在需求不确定且与价格具有相关性的前提下，建立了退货政策模型，通过引入回馈与惩罚策略，解决了单纯的退货政策无法实现供应链协作这一问题。并重点探讨以下两个主要问题：(1)如何确保供应链协作；(2)如何确定最优的零售价格和订购量。最后，通过数值例子对各种模式进行了分析比较。     

考虑跨渠道退货的BOPS全渠道策略北大核心CSCD

考虑消费者跨渠道购物和退货行为,研究了双渠道零售商实施线上下单线下取货(buy-online and pick up-instore,BOPS)策略和跨渠道退货策略相结合的全渠道模式的条件,分析这种全渠道运营策略对企业线上线下产品定价、渠道需求等营销策略的影响.研究发现,当消费者线上单位退货成本较高时,实施BOPS策略后会提高产品价格,增加总需求,同时有利于零售商增加收益;而当单位BOPS退货成本较小时,零售商实施BOPS后会降低产品价格,同时总需求和利润均增加.此外,全渠道BOPS策略的选择还要考虑诸如匹配率在内的产品特征.随着产品匹配率提高,实施BOPS策略会提高产品定价和总需求,也就是说,匹配率越高越有利于零售商实施BOPS策略.     

考虑努力因素的退货政策模型

在需求不确定且与努力水平具有相关性的前提下,建立了退货政策模型。通过引入回馈与惩罚策略,解决了单纯的退货政策无法实现供应链协作这一问题,并重点探讨:如何确保供应链协作;如何确定最优的努力水平和订购量。通过算例对各种模式进行了分析比较。     

退货策略在单周期产品供应链管理中的作用

为分析退货策略对供应链的协调机制,供助标准报摊模型,建立了制造商和零售商以各自利润最大化为目的Stackelberg博弈。采用数值方法,对这个博弈进行了求解。结果表明,与批发价策略相比,制造商采用退货策略可有效地鼓励零售商采用激进的库存和售价策略,使得制造商和零售商获得“双赢”目的,从而有效地协调供应链系统。     

模糊状态概率下的组合投资决策

针对决策者在进行项目选择投资时各种自然状态发生概率的不确定性,提出并讨论了模糊状态概率下的组合投资决策问题。通过对状态集合上模糊概率评价的一致性进行分析,运用与模糊概率评价相对应的一个有效概率分布,给出了模糊状态概率下组合投资策略的期望收益率和风险的表示方法,在此基础上建立了组合投资的多目标决策模型,并给出了其求解过程。最后,给出了一个数值例子,结果表明:方法合理、有效,易于实现。     

关于概率销售的动态演化博弈研究

在异质产品市场的国内外双寡头销售商垄断销售背景下,本文借助Hotelling模型研究了概率销售和传统销售策略作为决策变量的动态博弈演化过程,系统演化的结果表明零售商策略的选择受消费者对概率销售的认同程度以及产品差异程度的双重影响,同时兼顾不同类型消费者群体的需求:当消费者对概率产品的认同度足以弥补产品差异的损失时,消费者会选择概率产品,否则消费者会选择传统销售产品;对于一些不确定群体以及对概率销售完全不消费群体等特殊群体的消费者采用传统销售和概率销售相结合的灵活销售策略.本文的结果对概率销售理论研究具有一定的指导意义,并为概率销售实践提供了理论依据.     

区间概率信息条件下的决策方法

区间概率为描述不确定性提供了一种新工具,但它不满足概率测度的可加性要求.提出了用Monte Carlo模拟法、非线性方法和线性方法将区间概率转化为满足可加性要求的概率测度--传统概率,使得区间概率信息条件下的不确定性决策问题可以通过现有的决策方法进行方案优选.     

信息商品捆绑售与歧视定价分析

信息商品具有与有形商品不同的特点,投入固定成本高,再生产的边际成本低等,使得有形商品的基于成本的定价理论不适适用于信息商品,信息商品在定价和销售方面必须以新的方式进行,捆绑式销 当前此较流行的信息商品销售方法之一,这种方法充分考虑了生音的低边际成本,本文分析了信息产品捆绑式销售原因,提出了捆绑式销售的基本模型,研究了捆绑式销售的歧视定价策略。     

考虑参照价格效应及异质性消费者的预售决策

参照价格效应对消费者的购买行为产生显著的影响,将其纳入零售商的预售决策中,并考虑消费者对参照价格效应偏好的异质性,给出了最优预售和定价策略.研究结果表明,零售商的产能和消费者群体的结构决定了不预售,折扣预售和溢价预售的最优可行域;且参照价格效应的变化影响零售商跨期价格歧视的弹性,预售策略的利润以及各销售策略的可行域.由此,零售商应正视该消费群体的诉求,根据不同可行域和自身产能情况制定科学的决策以获得最佳收益.     

允许卖空情况下证券投资组合的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种新型证券投资组合模型、该模型把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大。文中将概率准则模型与传统模型作对比分析，解释了该模型的现实意义、在允许卖空的市场条件下，使用优化方法给出了模型的最优解及目标函数的解析表达式，并给出数值算例。     

允许卖空时均衡价格的计算公式及其充要条件

对允许卖空的均值－方差资本市场，通过利用最优化技术，在通常的假设条件下导出了一个简洁易用的、计算市场非负均衡价格的具体公式，论证了该公式成立的充要条件，并解释了所给条件的经济含义，所得结果推广了有关文献中的工作。     

多阶段多目标洗钱网络路径算法研究及反洗钱应对策略

针对多阶段非法资金转移的路径优化问题,基于多目标优化的思想,构建了以洗钱量最大化、风险最小化及时间最短化为决策目标的多阶段洗钱网络路径优化模型;并利用期望效用理论对不法公职人员的风险偏好进行研究,分析出不同时间压力下不同风险偏好的不法公职人员对洗钱目标的五种不同选择,运用多重动态规划法以及最大流理论针对每种洗钱目标选择基于模型提出相应的算法,并通过实例应用验证算法的可行性.最后,从裸官外逃、大额交易、洗钱犯罪的心理过程、交易时间等方面提出了防范不法公职人员洗钱犯罪的措施及建议.     

概率神经网络信用评价模型及预警研究

介绍了概率神经网络(PNN)方法及其分类机理,构造了用于识别两类模式样本的PNN结构,用来对我国2000年106家上市公司进行两类模式分类.仿真结果表明,PNN对训练样本有很高的分类准确率,能达到100%;但对测试样本的分类准确率却很低,只达到69 77%.因而使总体的分类效果偏差,分类准确率只达到87 74%.进一步的仿真结果表明,该方法对我国2001年公布的13家预亏公司进行预警分析时,准确率只达到69 23%.所以PNN不太适合用来对新样本的识别和预警研究.研究结果还表明,PNN在分类效果上不如MLP(对相同的样本,多层感知器分类准确率达到98 11%),但和Yang等的PNN分类效果(分类准确率最高达到74%)相比,该文给出的PNN结构其分类效果更好.所以作为一种方法上的探讨,PNN仍不失其研究的价值.     

自组网MRP移动模型节点的空间概率分布研究

MRP模型是一种具有记忆特性的移动模型;与Ad Hoc网络其它移动模型相比,它在节点移动的稳定性和真实性方面具有显著优势。对MRP模型移动节点的空间概率分布进行了深入研究,得出了一维区域和二维区域上的节点空间概率分布,并进一步总结了概率参数q值和移动步数对节点空间概率分布的影响,最后通过仿真对所得出的模型性质进行了验证。结果表明,移动步数一定,q值越大,节点越趋向于在初始位置周围运动;q值一定,移动步数越大,节点空间分布越均匀。     

网络外部性下的港口竞争策略设计

在Hotelling模型的基础上发展了一个国际货物运输的路径选择模型来分析港口网络外部性与竞争、港口服务产品差异化的关系,以及港口的收费策略设计和服务质量设计问题.我们的研究发现,在均衡时港口网络外部性能够降低港口的收费,加剧了港口的竞争;港口的服务质量具有战略替代性,港口服务质量的影子价格较小的港口,倾向于采用高水平的服务质量.当陆上或海上的运输费率上升时,港口可以收取较高的费用,并获得较大的收益.     

网络外部性条件下的序贯创新与进入遏制

在Hotelling模型的框架下对在位厂商的进入遏制策略进行了研究,重点分析了在位厂商如何利用安置基础对创新厂商的进入进行遏制,另外还对学习成本的壁垒效应进行了分析.把网络外部性、消费者的学习成本与耐用产品的序贯创新结合起来,比较深刻地反映了网络外部性条件下的市场结构特征和消费者发生转换的机制.