Inventory‐Based Dynamic Pricing with Costly Price Adjustment

We study an average‐cost stochastic inventory control problem in which the firm can replenish inventory and adjust the price at anytime. We establish the optimality to change the price from low to high in each replenishment cycle as inventory is depleted. With costly price adjustment, scale economies of inventory replenishment are reflected in the cycle time instead of lot size—An increased fixed ordering cost leads to an extended replenishment cycle but does not necessarily increase the order quantity. A reduced marginal cost of ordering calls for an increased order quantity, as well as speeding up product selling within a cycle. We derive useful properties of the profit function that allows for reducing computational complexity of the problem. For systems requiring short replenishment cycles, the optimal solution can be easily computed by applying these properties. For systems requiring long replenishment cycles, we further consider a relaxed problem that is computational tractable. Under this relaxation, the sum of fixed ordering cost and price adjustment cost is equal to (greater than, less than) the total inventory holding cost within a replenishment cycle when the inventory holding cost is linear (convex, concave) in the stock level. Moreover, under the optimal solution, the time‐average profit is the same across all price segments when the inventory holding cost is accounted properly. Through a numerical study, we demonstrate that inventory‐based dynamic pricing can lead to significant profit improvement compared with static pricing and limited price adjustment can yield a benefit that is close to unlimited price adjustment. To be able to enjoy the benefit of dynamic pricing, however, it is important to appropriately choose inventory levels at which the price is revised.     

一种混合建模方法及其在ETF期权定价中的应用

科学合理的交易型开放式指数基金（ETF）期权定价有利于充分发挥其风险对冲功能,也是一个需要准确掌握市场规律并兼顾经济学意义的复杂建模过程。本文提出了一种新的混合建模方法,将嵌套长短时记忆神经网络模型（NLSTM）与Heston模型结合,实现ETF期权定价偏差的动态修正,并基于华夏上证50ETF、嘉实沪深300ETF和华泰柏瑞沪深300ETF的高频期权数据,实验验证了所提方法的有效性。研究结果表明,不同类型ETF期权价格的波动特征差异显著,无论是基于BS定价模型还是Heston定价模型都难以准确刻画ETF期权价格的复杂变化规律。通过将NLSTM神经网络模型与Heston模型结合,能够有效地捕捉不同类型ETF期权的动态变化规律,从而提升ETF期权定价的准确性。     

单指标非参数期权定价——改进的非参数定价方法

本文建立一种改进的非参数期权定价模型,称为单指标非参数期权定价模型。相比现有非参数回归期权定价模型是期权价格关于各个因素的多元回归函数,本模型通过变量变换把期权价格多个因素指标转换为一个综合变量——单指标,得到期权价格关于单指标的一元非参数回归方程。改进的模型实现了多元非参数期权定价模型的降维和简化了模型计算;还通过多个期限期权的单指标组合解决了非参数估计的样本数量问题;以及通过期限平滑解决了现有非参数定价模型中的日历效应问题。选取上证50ETF期权数据实证分析表明,无论是样本内的估计结果还是样本外的预测结果都比传统的Black-Scholes模型、半参数Black-Scholes模型和多元非参数回归期权定价模型估计效果有提高。     

中国粮食价格形成机制逆市场化的逻辑:观念的局限与体制的制约

近十年来,中国粮食价格形成机制日益逆市场化,并最终固化为以政府定价为核心.这种逆市场化的价格形成机制,在短期内增强粮食产能和助力农民增收的同时,也在中长期内导致中国粮食生产、流通、进口、库存、加工、消费的全面扭曲.文章着重从观念和体制角度,探讨了中国粮食价格形成机制逆市场化的内在逻辑:观念的局限主要在于不信任市场,对粮食供求形势过分紧张,过度强调粮食总产量,而静态化思维、历史记忆、惯性判断及前期经验又强化了以上观念;体制的制约主要在于独大且难以监控的单一政府储备主体与叠床架屋的涉粮行政管理体制.中国粮食价格形成机制逆市场化,源于落伍的观念与体制的制约之间的相互强化,因而,中国粮食价格形成机制改革,必须同时转变观念与加快体制调整.     

中国农村民间借贷市场融资约束环境下利率定价模型分析——以广东农村实地调查数据为例

通过对广东农户民间借贷行为实地调查的问卷进行数据分析,了解农村民间借贷中的资金供求关系,发现存在的融资约束问题,进而对融资约束环境下民间借贷资金利率定价过程进行实证分析;着重考察农村民间借贷利率受公共信息和私人信息影响的程度,从借款人和贷款人的角度分别建立定价模型进行经验分析。结果显示,定价模型在F检验1%水平上显著,其他模型具有R2的统计显著性;反映借款用途的变量在10%水平上显著,其他变量均在5%水平上显著。这说明该市场利率能够反映公共信息的影响,借款人和贷款人的利率定价也反映了各自私人信息中相关风险和财务能力因素的影响,得到的经验结论主要是:第一,农村民间借贷市场是自主交易的金融市场;第二,其利率定价过程基本市场化。     

论上市公司国有股估值、减持区间及治理策略

国有股减持中的国有股估值,减持区间,及利润分配等问题值得研究,在对A股估值多变量模型分析中,本文从分类建模分析、综合建模分析角度出发讨论A股估值问题,并对国有股减持提出了治理策略.     

无套利分析在非完美条件下远期合约定价中的运用

无套利分析方法是现代金融理论的基石之一,已成为金融衍生品定价的一种重要方法,传统的金融工程教科书很少涉及非完美条件下远期合约的定价问题。在介绍无套利分析方法的基础上,通过现金流复制技术,研究了三种非完美条件下远期合约的定价问题。     

双边预约定价安排:基于税权谦抑的税收征管合作

双边预约定价安排是两国税务主管当局基于税权谦抑而进行的税收征管合作,旨在解决跨国公司关联交易的转让定价避税问题,有效避免双重征税.双边安排这种税收征管合作属于政府间特殊税收协定,是专门针对某一跨国公司关联交易中存在的转让定价避税问题,其以一般性国际税收协定为基础,属于为第三人利益而缔结的税收征管合作协定.     

住宅特征价格分析——以广州为例

以广州二手交易的596个高层楼盘、3703个交易样本为研究基础，采用特征价格法测度了影响广州市住宅价格的主要因素，它们分别是与商业中心的距离、与山江公园的距离、与地铁的距离、噪音、户型间隔、装修档次、朝向、楼层、楼龄、阳台数量10项因素，并给出了影响因素的隐含价值。