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本文研究了当市场两边的用户序贯加入时,在先加入一边的用户对后加入一边的用户的数量形成适应性预期的条件下,双边平台的动态最优价格。本文建立了适应性预期的双边市场最优控制模型,在垄断和双寡头两种市场结构中分别使用欧拉方程和拉格朗日乘子法求解出了两种不同表现形式的最优价格序列,前者表现为任意一期最优价格与以往最优价格之间的关系,后者表现为从初始期到终止期的最优价格的完整序列,分别适用于解决平台在以往最优价格已知或以往最优价格未知但终止时间既定这两种情况下的定价问题。最终根据后一种价格序列进行了数值仿真。 相似文献
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基于有限理性和传染机制的金融资产定价模型 总被引：2，自引：0，他引：2
主要讨论基于有限理性和传染机制的资产定价模型，该模型包括：买价（卖价）的动态方程、目标价格的动态方程、买价（卖价）的连续微分方程的推导，市场价格的方程和一阶距和二阶矩方程，实现了从微观上市场参与者的特征到宏观上市场价格的有效转换，基于有限理论和传染机制的资产定价模型可以解释金融资产产的价格泡沫和波动率过大现象。 相似文献
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随着信息技术的迅猛发展和信息市场的空前繁荣，信息商品已迅速走进人们的生活，它具有多种不同于物质商品的特性，这使如何运用价格机制维护信息市场良性运行颇受瞩目。本文以拉姆齐定价机制为研究对象，通过分析其在图书馆信息商品定价中的应用，探讨其定价的特点和优势，探询进行最优拉姆齐定价的方法。 相似文献
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《科技通报》2017,(6)
针对标准Black-Scholes模型(简称BS模型)在最优资产和消费组合模型的应用中表现出定价精确性不高的问题,本文提出了一种基于效应函数优化Black-Scholes模型的投资组合模型,首先令价格的运动变化过程趋向几何布朗运动,对期权回报率参数进行优化,然后为了得到一个平衡期权的定价,引入三个正回报概率,采用效应函数这个三个概率进行优化,最后分别对价格大于均衡价格、价格等于均衡价格和价格小于均衡价格三种情况下的BS模型的参数进行误差修正。仿真试验结果表明,本文提出的基于效应函数优化Black-Scholes模型的投资组合模型相比较标准BS模型,具有更高的定价精确性。 相似文献
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虽然区块链产品信息溯源已经有很多实际应用，但是当企业以利益最大化为目标时，仍需进一步分析其为企业带来真正的发展机会和市场价值，因此，以电商防伪为背景，探讨区块链产品信息溯源技术在商对客电子商务模式（B2C）中的应用价值和应用条件。考虑传统电商供应链和区块链技术支持的电商供应链两种情景，建立电商平台和品牌方之间的斯塔克尔伯格（Stackelberg）博弈模型，通过对比两种场景下的均衡解，重点结合消费者的价格敏感性、质量敏感性、假货意识等特征，分析区块链技术的最优成本投资阈值。结果表明：当供应链假货渗透率较高、质量较低，消费者假货意识较强、质量敏感性较高但价格敏感性较低时，区块链技术更有应用价值；给定市场情况和消费者特征，当区块链边际实施成本控制在较小范围内时，品牌方加入区块链溯源服务可以在解决造假问题的同时提高供应链各成员的收益。 相似文献
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当前电力批发市场的主要的竞价机制包括单一价格单向拍卖、多种价格单向拍卖、单一价格双向拍卖和多种价格双向拍卖四种类型。针对我国电力批发市场的机制选择问题,本文通过模拟实验的方法,分别对"单一购买者"和竞争性市场两种情况进行了讨论。我们发现,在"单一购买者"条件下,单一价格单向拍卖机制具有最高的市场效率;而在竞争性市场环境下,单一价格双向拍卖则要优于其它几种竞价机制。 相似文献
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如何从下游免费过渡到下游部分收费甚至下游全面收费，是现今众多双边信息产品平台面临的主要问题之一。本文尝试从平台视角出发，研究双边信息产品平台如何通过产品的版本划分，运用质量差异产品，在保证下游规模的同时，区分消费者对产品的质量偏好并进行区别定价，达到最优利润。研究发现，对提供信息产品的垄断平台而言，相较于提供单一质量信息产品，提供产品的纵向差异版本可以增加平台最优利润；提供纵向差异产品时，免费提供低质量产品并非最优策略，存在最优的低质量版本产品质量和相应定价，使平台达到最优利润；在此基础上，增大产品版本间的质量差异可以提高平台最优利润。 相似文献
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为了进一步优化和改善政府补贴效果,促进新能源汽车产业高质量的发展,本文针对新能源汽车制造商和零售商组成的二级供应链,引入产品回收、节能减排、市场竞争等因素,建立了消费补贴与技术补贴模型,研究供应链最优定价策略与最优补贴水平,分析了成本、单位减排率、回收价格等因素对最优批发价、最优零售价和最优补贴水平的影响。研究发现:提高消费补贴与技术补贴水平有利于降低制造商生产和研发成本,扩大国内外市场规模,提高新能源汽车回收价格;当制造商生产成本大于某门槛值时,政府可以控制技术补贴水平来提高新能源汽车单位减排率。 相似文献
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基于行为公司财务研究视角,首先对我国资本市场的非有效性及其通过股权融资渠道影响企业投资行为的传导机制进行了理论阐释。在此基础上,本文对不同股权融资结果和融资规模下的公司投资行为进行了实证研究。研究结果表明：（1）我国资本市场融资条件通过股权融资渠道对公司投资行为产生了不同程度的影响。（2）对于未取得股权融资的公司,股票市价与企业投资水平不相关。（3）对于取得了股权融资的公司,股票市价与企业投资水平显著正相关。（4）股权融资的规模越小,企业投资水平对股票市价的敏感性越高。（5）股权融资的规模越大,内部人控制下的公司投资行为倾向于更大规模的扩张。 相似文献
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2010年以来,在国家严厉的、密集的调控政策下,各大城市房地产市场运行绩效表现出差异性,但也显示地方反弹的压力。因而,如何做到调控精准化、差别化和决策科学化需要房地产重点监控区域划分的理论与方法研究。本文以房价与地价波动及其关系的表现形式为依据,提出工作假说——房价地价关系与全国基本一致的城市,其房价波动偏离全国房价波动均值的程度也较小,以此作为划分重点监控区域的标准或方法。然后利用全国及35个大中城市的房屋销售价格指数与土地交易价格指数,通过Granger因果关系检验得出,与全国层面房价地价关系短期内双向互动影响一致的城市有26个;运用均值、方差与离散系数等描述性统计得出,与全国层面房价地价关系的短期效应一致的城市,2010年以来其新建住宅价格指数和二手住宅价格指数离散系数普遍小于均值,而海口、杭州、深圳等城市应成为房地产调控政策实施监控的重点;单个样本t检验表明,新建住宅市场与二手房市场的差异较大,而后者与全国层面房价地价关系的短期效应一致的城市较少,今后国家宏观调控政策应重点关注二手房市场。总体而言,把握各城市与全国层面房价地价关系的短期效应一致性以及差异性,是房地产分区域、分市场、分类差别化与精准化调控体系的基础。 相似文献
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本文运用“相对价格法”研究了汽油、柴油和电力等中国能源市场分割状况及其对中国全要素能源效率的影响。研究表明，中国能源市场分割呈现倒U型曲线，能源调出区市场分割情况更为严重。中国全要素能源效率呈现N型走势，能源调出区全要素能源效率更低，呈现出“能源效率诅咒”。市场分割对全要素能源效率的影响呈现U型曲线，超过97.59%的样本点表明，降低市场分割水平有利于全要素能源效率提高。据此，本文认为，推进能源市场对内开放以消除市场分割，推动合同能源管理等需求侧节能措施，降低煤炭在一次能源中的比例，提升调出区全要素能源效率，是提升中国全要素能源效率的有效途径。 相似文献
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在房地产估价的众多方法中,市场比较法是最能体现房地产估价目的的基本方法,是一种直观、适用性广、容易把握的估价方法。本文通过分析影响房地产价格的一般因素、区位因素、个别因素,结合泉州市房地产评估具体实例,运用市场比较法对住宅、店面比准价格进行求取,分析了各种价格影响因素对不同用途房地产价格的影响及影响程度,以期达到优化市场比较法、获得更加合理的房地产评估价格的目的。 相似文献
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通过分析废旧电器电子产品回收市场保证金退还制度的作用机理,本文分别建立了不考虑劳动力机会成本和考虑劳动力机会成本两种情形下废旧电器电子产品的回收定价模型,并比较了它们的结果。研究表明:(1)保证金对解决正规回收处理设备产能过剩以及补偿企业处理成本和劳动力机会成本有显著效果。(2)在其他变量取值不变的情况下,考虑劳动力机会成本时的回收价格要高于不考虑机会成本的回收价格。(3)两种定价模式下,正规回收再制造渠道的回收比例与回收价格的关系均为负相关;消费者在购买电器电子产品时缴纳的保证金越多,回收价格越高。(4)两种定价模式下回收再制造企业的利润保持不变,但是不同定价模式之间回收利润表现出很大的差异性。 相似文献
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风险规避型供应商主导的双渠道定价与协调研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对供应商和零售商组成的供应链,研究单零售渠道下的定价以及供应链协调的批发价策略。进一步通过均值-方差分析,考虑供应商是风险规避者时,建立直销渠道的条件,直销渠道下的定价和协调供应链的批发价契约。结果表明,供应商在单渠道和双渠道情况下,需采用不同的批发价契约实现供应链的协调。数值仿真说明,风险规避的供应商只有在期望效用增加时才会选择建立直销渠道,否则即使期望收益增加也不能激励供应商建立双渠道。 相似文献
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基于耦合协调度、熵值加权法、相对价格法以及多元回归分析等方法,从创新投入、产出和协同三个维度构建区域创新能力指标体系,实证考察了市场分割如何影响区域创新能力。研究发现：市场分割显著抑制了区域创新能力提升;细分维度来看,市场分割对创新投入的负向影响大于创新协同,而对创新产出的影响不明显;市场分割的抑制效应主要通过锁定市场需求规模、抑制人力资本积累以及降低资源配置效率实现的;此外,随着区域创新能力由条件分布的低水平向高水平迈进,其抑制效应呈现先强化后弱化的倒“U”型趋势;进一步地,地区特征对于两者之间关系表现出显著异质性效应,在技术市场发达、金融发展和市场化水平较高的地区,其负向影响得以缓解。 相似文献
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航空收益管理中不定期票的优化控制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
目前不定期票在国外航空市场已经大量实施,并且国内也有一家航空公司在一些航线上开始运作不定期票。不定期票可以很好地利用航班资源,提高航空公司收益。但是目前关于这方面定量分析的论文很少。本文主要论述了不定期票在各航班的优化控制方法,此方法建立在民航业经典的舱位控制理论之上,可以很好地与现有收益管理系统相结合。 相似文献
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为减少消费者对再造品质量水平的质疑,促进再造品销售,本文构建了有无零售商企业社会责任与制造商质量努力的四个闭环供应链模型,运用stackelberg博弈与逆向归纳法求出均衡解,通过对比、算例仿真各均衡结果探讨其对闭环供应链利润、价格等因素的影响,并提出相应对策。研究表明：（1）制造商质量努力能够扩大再造品的市场份额及产品的市场规模。一定范围内的质量努力能够使闭环供应链各方均获益。（2）零售商履行企业社会责任能够提升企业品牌形象,扩大产品的市场规模,使制造商、闭环供应链系统及社会福利获益。（3）一定范围内的质量努力能够缓解零售商履行企业社会责任的利益损失,因此,制造商质量努力与零售商企业社会责任相结合是可以改善再造品销售难问题的有效对策。 相似文献
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James Christopher Westland Jian Mou Dafei Yin 《Information processing & management》2019,56(4):1592-1604
Consumers often display unique habitual behaviors, and knowledge of these behaviors is of great value in prediction of future demand. We investigated consumer behavior in bicycle sharing in Beijing, where demand prediction is critical for cost-effective rebalancing of bicycle locations (putting bikes where and when they will be rented) and supply (number of bicycles). We created baseline statistical demand models, borrowing methods from economics, signal processing and animal tracking to find consumption cycles of 7, 12, 24 h and 7-days. Lorenz curves of bicycle demand revealed significant stratification of consumer behavior and a long-tail of infrequent demand. To overcome the limits of traditional statistical models, we developed a deep-learning model to incorporate (1) weather and air quality, (2) time-series of demand, and (3) geographical location of demand. Customer segmentation was added at a later stage, to explore potential for improvement with customer demographics. Our final machine learning model with tuned hyperparameters yielded around 50% improvement in predictions over a discrete wavelet transform model, and 80–90% improvement in predictions over a naïve model the reflects some current industry practice. We assessed causality in the deep-learning model, finding that location and air quality had the strongest causal impact on demand. The extreme market segmentation of customer demand, and our relatively short time span of data combined to make it difficult to find sufficient data on all customers for a model fit based on segmentation. We reduced our model data to only the 10 most frequent to see whether such segmentation improves our model's predictive success. These results, though limited, suggest that customer behavior within market segments is more stable than across all customers, as was expected. 相似文献