价格决策

摘要： 针对一个由原始制造商(OEM)和消费者所组成的闭环供应链,在新品与再制品间同时存在价格竞争和质量竞争的情形下,探讨质量成本对OEM运营的影响。研究表明:(1)质量成本会显著影响OEM的质量决策,当质量成本低于某阈值时,OEM选择同质异价策略,反之,选择异质异价策略;(2)新品与再制品是否存在质量差异并不会影响市场需求总量,仅影响两类产品各自的市场份额;(3)出于环保的目的,为刺激再制品市场,政府需对企业进行政策扶持以弥补其利润损失;(4)再制品质量并不一定劣于新品质量,在特定条件满足时,再制品质量会优于新品质量,且这一质量优势会随着质量成本的增大而增大。

摘要： 构建由一家酒店和一个OTA (online travel agency)平台构成的酒店供应链博弈模型,用于分析当OTA做出销售努力,OTA平台的网络外部性对批发价模式以及佣金模式下供应链参与方价格决策的影响,运用Mathematica和逆向归纳法进行模型求解.结果 表明:当网络外部性强度在某个阈值内,佣金模式下房间零售价更高;当网络外部性强度在阈值之外,批发价模式下房间零售价更高.

摘要： 考虑由一个制造商与消费者组成的二级网购服务供应链,在产品质量、市场需求、价格等相关因素影响下,构建了网络直销的产品退货和服务水平决策模型.研究了这些相关因素的敏感系数变化对产品退货量和制造商最优决策的影响,并通过算例分析验证对比.结果表明,随着价格敏感系数的提高,制造商的最优价格、最优质量水平和最优服务水平均降低,产品退货量增多;随着服务水平敏感系数或质量水平敏感系数的提高,制造商的最优价格、最优质量水平和最优服务水平均提高,而产品退货量减少.

摘要： 近几年,风险决策和"赌博范式"一直是经济学和心理学的研究主流,但奈特不确定性的选择问题没有引起学者的关注,尤其是旅游营销领域消费者潜在的认知过程.文章引入贝叶斯学习理论,还原旅游消费者学习过程,通过两阶段实验来探索感知价格和不确定质量信息对旅游消费者学习及其决策的影响机制.贝叶斯学习理论假设通过提供动态旅游广告信息的眼动追踪实验来观察消费者在奈特不确定性决策过程中的学习机制进而得到验证.结果表明,奈特不确定性下,旅游消费者在不同的信息状态空间St中基于不同感知价格水平,进行了不规则的贝叶斯学习;信念变化遵循一阶马尔可夫的学习规则;贝叶斯学习是一个双系统加工过程.总体而言,结果支持贝叶斯学习模型的信念整合原则.

摘要： 针对由制造商和零售商组成的二级闭环供应链,构建制造商具有利他偏好时零售商考虑和不考虑其利他偏好两种决策模型,对该二级闭环供应链价格决策进行分析.结果表明,零售商不考虑制造商利他偏好时,与双方皆无利他偏好情况下的渠道总利润相同,零售商利润的增加只是单纯由制造商的进一步让利来换取,且制造商利他偏好程度越大让利越多;零售商考虑制造商利他偏好时,零售价较低、一级回收价较高,可使更多的消费者享受到便利的产品及服务,更促进了旧产品的回收,有利于环境保护与资源节约.此外,通过对不同情况下的利润比较分析,得出零售商考虑制造商利他偏好是最优选择.最后,通过数值仿真对上述结论进行了验证.

摘要： 本文将利他偏好引入双渠道供应链,分析在供应商Stackelberg博弈、 零售商Stackelberg博弈及Nash博弈3种结构中的渠道最优定价,以及其所受利他偏好和博弈结构的影响.研究表明:直销价不受利他偏好和博弈结构的影响;批发价与供应商利他程度成反比,与零售商利他程度成正比,且其在供应商主导时最高,零售商主导时最低;零售价在不同博弈结构中受利他偏好的影响不同,且其在Nash博弈中最低,在其他两种博弈中,利他程度更高的一方作为主导者时零售价更低.最后通过数值分析得出:供应链成员的利润及总利润都与利他偏好有关,且供应链成员利润在自身作为主导者时可达到最大,供应链总利润在Nash博弈中最大.

摘要： 博弈论可以为寡头企业定价提供正确的指导.本文利用博弈论的相关理论分析了多寡头博弈模型,并通过分岔图、最大Lyapunov指数图和混沌吸引子研究了系统在不同参数范围内的动力学特性.结果表明,随着调整速度、敏感度以及边际成本的增大,系统呈现分岔现象甚至混沌态,即当相关参数超过一定范围,市场处于混乱状态.据此可制定对企业最有利的价格策略.

摘要： 打击盗版软件的重要依据之一，就是盗版软件会对正版软件厂商造成利润损失。然而，国内外一些博弈研究不断挑战这一观点，提出“盗版软件在一定条件下有利于正版软件厂商扩大利润”以此推论，不但不应该打击，还应该允许盗版软件的存在。笔者认为这是目前软件市场管理混乱的重要原因之一，搞清这一问题，直接关系着世界性的打击盗版软件政策确立的科学性、打击行为的正确性及其打击的力度。本文试图通过对该领域主要代表人物研究的剖析，采用对正版软件厂商的价格决策进行跨期分析方法，客观地揭示盗版软件对正版软件厂商利润的影响，并且希望借此为正版软件厂商和政府部门打击盗版软件的科学性、合理性提供理论依据，进而净化软件市场。

摘要： 本文通过阐述不完全信息市场的特性与不确定性因素,分析了不完全信息市场价格决策的博弈行为,建立企业价格优化决策的数学模型,并给出数值算例,为不完全信息市场中企业价格优化决策提供一种定量分析方法.

摘要： 在双渠道供应链中引入利他偏好,分析在不同博弈结构中的最优定价,计算集中和分散决策下的供应链利润,从而得到供应链效率.通过分析效率所受利他偏好和博弈结构的影响,得到如下结论:(1)供应链中有主导方存在时,其利他程度越高,效率越高.(2)Nash博弈中没有主导方的存在,此时成员双方利他程度的提高都会提高效率.(3)Nash博弈比存在主导者时的效率更高.(4)在供应商和零售商分别主导的博弈结构中,利他程度相同时效率相同,利他程度更高的一方作为主导者时,效率更高.

摘要： 在双渠道供应链中引入利他偏好,分析在不同博弈结构中的最优定价,计算集中和分散决策下的供应链利润,从而得到供应链效率.通过分析效率所受利他偏好和博弈结构的影响,得到如下结论:(1)供应链中有主导方存在时,其利他程度越高,效率越高.(2)Nash博弈中没有主导方的存在,此时成员双方利他程度的提高都会提高效率.(3)Nash博弈比存在主导者时的效率更高.(4)在供应商和零售商分别主导的博弈结构中,利他程度相同时效率相同,利他程度更高的一方作为主导者时,效率更高.

摘要： 在双渠道供应链中引入利他偏好,分析在不同博弈结构中的最优定价,计算集中和分散决策下的供应链利润,从而得到供应链效率.通过分析效率所受利他偏好和博弈结构的影响,得到如下结论:(1)供应链中有主导方存在时,其利他程度越高,效率越高.(2)Nash博弈中没有主导方的存在,此时成员双方利他程度的提高都会提高效率.(3)Nash博弈比存在主导者时的效率更高.(4)在供应商和零售商分别主导的博弈结构中,利他程度相同时效率相同,利他程度更高的一方作为主导者时,效率更高.

摘要： 在双渠道供应链中引入利他偏好,分析在不同博弈结构中的最优定价,计算集中和分散决策下的供应链利润,从而得到供应链效率.通过分析效率所受利他偏好和博弈结构的影响,得到如下结论:(1)供应链中有主导方存在时,其利他程度越高,效率越高.(2)Nash博弈中没有主导方的存在,此时成员双方利他程度的提高都会提高效率.(3)Nash博弈比存在主导者时的效率更高.(4)在供应商和零售商分别主导的博弈结构中,利他程度相同时效率相同,利他程度更高的一方作为主导者时,效率更高.

摘要： 在双渠道供应链中引入利他偏好,分析在不同博弈结构中的最优定价,计算集中和分散决策下的供应链利润,从而得到供应链效率.通过分析效率所受利他偏好和博弈结构的影响,得到如下结论:(1)供应链中有主导方存在时,其利他程度越高,效率越高.(2)Nash博弈中没有主导方的存在,此时成员双方利他程度的提高都会提高效率.(3)Nash博弈比存在主导者时的效率更高.(4)在供应商和零售商分别主导的博弈结构中,利他程度相同时效率相同,利他程度更高的一方作为主导者时,效率更高.

摘要： 本发明的基于价格和激励的电力需求响应的智能决策方法，包括：a).样本采集；b).行业负荷的求取；c).时刻负荷的求取；d).建立安全运行约束条件；e).建立容忍程度约束条件；f).求可控负荷总量；g).求反弹负荷总量；h).建立基本需求关系；i).建立受控时间约束条件；j).建立用户受益约束函数；k).建立舒适度优化函数；l).建立用电成本约束函数；m).建立参与成本约束函数；n).建立公平性约束函数；o).求最优解。本发明的智能决策方法，可将用电时段调整到低电价时段，在高电价时段减少用电，减少了电费支出；用户在系统需要或电力紧张时减少电力需求，具有削峰填谷的作用，保障了电力的正常供应。

摘要： 本发明公开了基于心理预期价格的日滚动撮合交易辅助决策方法及系统，通过引入“心理预期价格”这一概念，建立关于日滚动撮合交易申报价格、申报电量、成交概率以及预期收益的数学模型，通过智能优化方法对模型求解从而得到最优申报策略，实现发电侧市场主体的理论化、系统化、实时化申报方案，摆脱对人为决策的强依赖，提高决策效率，充分利用交易机会实现经济效益最大化，同时尽可能规避无效申报的风险。

摘要： 本发明公开了一种基于梯度提升决策树混合模型的房地产价格预测研究方法，包括以下步骤：1)获取网络搜索数据及房地产价格数据；2)通过计算斯皮尔曼相关系数及时差相关分析从网络搜索数据及房地产价格数据筛选出与房地产价格具有高度相关性的先行关键词；3)建立长短期记忆模型，通过长短期记忆模型进行房地产价格预测；4)建立支持向量回归模型，再利用支持向量回归模型预测房地产价格；5)将步骤3)得到的房地产价格的预测值及步骤4)得到的房地产价格的预测值作为梯度提升决策树混合模型的原始样本集，利用梯度提升决策树混合模型进行预测融合，该方法能够较为准确的预测房地产价格。

摘要： 本发明公开一种电商平台的价格数据统计决策分析系统，包括控制器、分控制器与信息传输模块，控制器通过信息传输模块与多个分控制器通讯连接，分控制器设置在电子零售商家，所述分控制器连接有数据记录模块、查询与显示模块以及登录认证模块，所述控制器连接有图表生成模块、数据库、分析提取模块、用户信息库、密钥生成模块以及数据收集模块。本发明通过对商品的价格、销量、销售速率之间的关系进行梳理分析，并为产品确定一个合适的售价，而且本发明在对价格数据进行分析时，考虑到了商品的价格在不同零售商之间的价格差异以及商品价格随时间变化的差异，相较于传统的分析方法，更加合理与准确。

摘要： 本发明公开了一种在需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为偏好的测试方法，包括对被试者的实际决策值进行心理测量；被试者实际决策值与理论最优决策值的差异比较；被试者决策“锚定行为”偏好和“追逐行为”偏好的性质判定。本发明可以帮助被试者有针对性地调整自己的决策方案，以减少各种决策行为偏好所带来的系统性的决策偏差。

摘要： 本发明公开了一种针对退货价格变化的零售商订货量决策行为测试方法，包括对被试者的实际决策值进行心理测量；被试者实际决策值与理论最优决策值的差异比较；被试者决策“锚定行为”偏好和“追逐行为”偏好的性质判定。本发明可以帮助被试者有针对性地调整自己的决策方案，以减少各种决策行为偏好所带来的系统性的决策偏差。

摘要： 本发明公开了一种在需求不确定环境下针对零售价格变化的零售商订货量决策行为偏好的测试方法，包括对被试者的实际决策值进行心理测量；被试者实际决策值与理论最优决策值的差异比较；被试者决策“锚定行为”偏好和“追逐行为”偏好的性质判定。本发明可以帮助被试者有针对性地调整自己的决策方案，以减少各种决策行为偏好所带来的系统性的决策偏差。

摘要： 本发明提供了一种基于机票价格预测的混合购买决策方法，包括：步骤1：建立多种不同的机票购买策略，记录每个时间观察点下不同机票购买策略得到的建议；步骤2：将步骤1中得到的多种不同的机票购买策略的建议进行分类处理，获得对应时间点的机票价格混合预测结果；步骤3：根据预测结果提示用户购买机票，等待用户授权后自动完成目标航程机票的购买操作。本发明结合了多个策略的因素，能够从比较全面的角度考虑，从而对用户的购买决策做出建议，可靠性佳，对不同场景的适应性较好，也能够用在其他具有类似应用场景的决策策略中。

摘要： 本发明涉及电子商务领域，公开了一种电商平台的价格数据统计决策分析方法，包括如下步骤：(1)对相似商品进行收集数据；(2)将数据存入数据库并进行分类；(3)数据统计完成后制成图表；(4)根据步骤(3)制成的图表进行分析；(5)根据步骤(4)的分析结果以销售价格为变量，进行制定决策方案。本发明通过对相似商品的数据进行收集和统计，建立起该商品的类似商品数据及图表，通过对数据之间的分析，来进行制定决策方案，使商家在电子商务平台上投入商品前有个良好的价格指标进行参考。

摘要： 本发明提供了一种考虑缺货影响的企业库存决策和价格决策获取方法，所述方法包括：获取与企业价格和库存量相关的参数，在垄断情况下，通过所述参数建立拥有n个企业的决策者所获得的期望利润函数，获取使该期望利润函数值最大的第一最优价格和库存量；在竞争情况下，通过所述参数建立企业i的期望利润函数，获取使该期望利润函数值最大的第二最优价格和库存量。实现了在获取企业库存与价格决策时考虑缺货影响。