基于竞争的航班座位分配问题研究

主要研究水平竞争(相同航线的竞争)下的座位控制问题。证明了纳什均衡的存在性,且对竞争条件下各票价等级可获得的座位总数与无竞争条件下的座位总数进行了比较。分析结果表明:水平竞争下竞争性订票限额与垄断者订票限额之间的大小取决于溢出乘客(被一家公司拒绝而转移到另一家公司的乘客)所属的需求类型。     

联合促销下双渠道VMI供应链的竞争与协调

本文在双渠道VMI供应链中,假设制造商和零售商分别处于领导者和追随者的地位,考虑了制造商通过联合促销协调供应链上下游的策略以及双渠道需求之间的搭便车效应,以此为背景建立了制造商和零售商之间的Stackelberg博弈模型,并通过拉格朗日乘数法求解出了制造商的最优发货策略和零售商的最优定价与促销策略。研究发现制造商开辟网上渠道直销产品后,零售商缺货时间比例增大。进一步研究发现,制造商承担促销成本的比例,双渠道之间的搭便车效应对供应链成员的决策和利润有显著影响。另外,双渠道的需求越不稳定,则制造商开辟网上销售渠道后获利越高,同时零售商的利润越低。最后,通过算例验证了模型的有效性并对模型中主要参数进行了灵敏度分析。     

有多个销售渠道的连续时间收益管理问题研究

研究了有多个销售渠道的连续时间收益管理问题.利用最优控制理论,建立了最大期望收益函数所满足的HJB最优方程,证明了最大期望收益是剩余商品数量的递增凹函数、是销售时间的递减凹函数,最优定价策略随剩余商品数量及销售时间递减;得到了不同销售渠道的最优定价之间所满足的一个关系式.最后,利用数值仿真的方法对不同销售渠道差别定价的效果进行了讨论.     

网络环境下销售循环的内部控制制度研究

销售循环传统的内部控制内容复杂,细致而且全面。随着网络技术的发展和运用,在网络环境下,会计信息系统呈现了数字化、无纸化、服务智能化等特点,使信息传递比原先便捷、及时、经济,但是由于人为的或非人为的不利因素将对计算机及其网络构成威胁,并直接影响在此基础上建立起来的会计信息系统,从而增加了数据信息的风险,影响了会计信息质量,也给内部控制带来了新的问题和挑战。     

随机需求和联合促销下双渠道供应链的竞争与协调

针对制造商同时拥有零售渠道和网上直销渠道的双渠道供应链系统,在随机需求和联合促销情况下,对制造商和零售商之间的价格竞争和协调问题进行研究.研究表明价格的纳什均衡解存在,网上渠道的最优价格随零售商促销努力程度的增大而降低.当制造商分担促销成本的比例上升时,零售商促销的努力程度会增加.当比例值较低时,零售商的努力程度变化不大;当比例值超过一定数值时,零售商的努力程度会显著增加.回购契约能给制造商和零售商双方带来好处,但不能实现双渠道供应链的协调.     

双渠道下库存与定价策略的研究

为分析实体店零售商建立自己网络渠道存在的两个基本问题,本文探讨了为满足网络渠道需求网络渠道是自持有库存、还是共享实体店的库存问题,及如何解决网络渠道与实体渠道的销售冲突问题。在总结动态库存配给策略相关研究基础上,采用了动态定价策略的思路分析解决渠道冲突的问题;通过对双渠道是否共享库存的两种方案进行模拟对比,分析讨论了相关库存决策问题,并评价了共享库存所带来的共享效应的大小,以期使实体店零售商建立网络销售渠道取得更大的收益。研究结果表明,共享库存有比较显著的优势,库存共享效应能使需求波动更平滑、需求预测更精准;动态定价会带来更大的收益,在验证该结果时,对动态定价策略也进行了结构特征的分析。该思路可为相关研究提供借鉴。     

不同权力结构下制造商双渠道供应链的博弈分析

在单个拥有线下传统批发及线上直销双渠道的制造商和单个零售商组成的供应链中,基于供应链成员博弈权力的差异,构建制造商占优或零售商占优的两类Stackelberg博弈及双方同等权力的Nash博弈模型,分析了三种博弈权力结构对供应链成员价格,需求和利润的影响。研究发现:当制造商线下传统批发渠道所占市场份额较小时,(1)渠道交叉价格弹性系数为0时和不为0时,三种博弈权力结构对制造商双渠道供应链均衡解的影响具有一定的鲁棒性;(2)三种博弈权力结构下,制造商线上直销渠道价格相同;两类Stackelberg博弈权力结构下,线下传统批发渠道价格相同且大于Nash博弈下的传统渠道价格;制造商批发价格随其博弈主导地位下降逐渐降低;(3)当渠道交叉价格弹性系数为0时,三种博弈权力结构对线上直销渠道需求的影响是无差异的;当渠道间交叉价格弹性系数不为0时,两类Stackelberg博弈权力结构下的线下传统批发渠道需求相同且小于Nash博弈下的传统渠道需求,线上直销渠道需求相同且大于Nash博弈下的线上直销渠道需求;(4)三种博弈策略下,制造商收益及零售商收益随其博弈主导地位下降逐渐降低;Nash博弈下,供应链总...     

基于交叉销售的竞争供应链纵向契约研究

考虑市场上存在两个竞争性制造商和两个竞争性零售商,且每个制造商都由两个共同的零售商来分销产品,进而形成交叉销售的竞争供应链模型.研究该模型下制造商契约选择的动态演化过程.分析收益分享契约同时实现制造商与零售商利润改进的条件.结果显示:制造商的契约选择严重依赖于产品间的竞争强度,零售商间竞争强度只起到催化剂的作用.当产品间的竞争较弱,收益分享比例设置在合适范围内时,制造商由最初的批发价契约转化为收益分享契约,且此时收益分享契约为占优策略.否则,两者将因为收益分享比例无法达成一致,被迫以批发价契约进行交易.     

考虑信用销售的改良品联合采购决策

信用销售能够提升生产企业竞争力、扩大经营规模,帮助销售企业缓解资金压力,对供应链的运作效率有较大影响,成为供应链管理研究的重要课题之一。考虑在单一供应商和多个零售商组成的二级改良品供应链中,供应商提供延迟支付作为信用销售手段,分别建立零售商独立采购和联合采购的最小单位时间总成本函数,通过比较最小单位时间总成本函数得到联合采购优于独立采购的条件。将改良品联合采购的成本分配问题构造为改良品联合采购博弈,给出博弈具有的基本性质,并设计一种基于博弈核心的成本分配方法。通过数值算例和敏感性分析验证了文中所构建模型的正确性。     

“双一流”背景下学科建设经费廉政风险防控研究

本文从国家一流高校与一流学科建设的角度出发,对部属高校与省属高校学科建设经费使用情况与廉政建设进行研究。从中国廉政体系角度分析了高校学科建设经费管理过程中存在的思想、制度、机构与战略四个层面的廉政风险,并针对这四个层面的风险分别提出了风险防控措施。     

航空客运平行航班动态定价模型

航空公司在同一航线上,提供多个不同时刻起飞的航班,我们称这样的航班为平行航班。本文应用随机控制理论建立了两个平行航班动态定价连续时间数学模型,证明了最优策略的性质,得到了最优动态定价综合策略,并给出了最优控制的时间阈值点。数值实验结果表明,这种时间阈值点的综合控制策略不仅易于实施,而且,应用该优化模型得到的总收入比两个平行航班独立决策时得到的总收入大。     

消费者锚定效应下的动态定价与库存控制研究

在零售商-消费者两级供应链中, 零售商垄断销售市场, 研究基于消费者锚定效应的动态定价与库存问题。将消费者的锚定效应纳入决策模型中, 探讨消费者锚定的参考价格与产品的市场需求、价格的动态变化关系;利用动态规划理论建立了消费者锚定效应的动态定价与库存模型;在此基础上考虑利润折现和库存积压问题, 并分别构建了相应模型。数值分析表明, 消费者会根据市场价格的变化决定最佳的购买时机, 零售商的期望收益随着销售时间的延长而增加。     

基于需求更新的民航收入管理动态存量控制模型

本文对民航收入管理存量控制研究中具有里程碑意义的EMSR(Expected Marginal Seat Revenue)模型进行了评述,分析其存在的缺陷,提出将销售过程中获取的最新销售信息与需求的历史先验分布相结合,运用二维正态分布下的贝叶斯模型对需求分布进行更新,并将综合考虑新的需求预测、No-Show和取消订票等因素得到的新的需求限制与座位总数C相比较,给出更为通用的、市场反应更为灵敏的民航收入管理动态存量控制模型。     

基于可控提前期和延迟供货的短生命周期产品库存模型

本文用斜坡型函数来描述短生命周期产品需求变化特征,用持有成本不断增加的形式来表示存货的无形变质所带来的损失,通过向供应商支付额外的赶工成本来缩短提前期,同时在允许缺货的情况下设置合理的缺货期价格折扣来控制订单的流失,即以价格折扣的损失来挽留住更多的顾客,使其总成本到达最优。本文在此基础上建立了短生命周期产品的库存模型,并提出了最优解的求解方法。     

并联决策单元的动态DEA效率评价研究

具有并联决策单元内部结构的系统是一类具有代表性的复杂生产系统,其内部结构已不再是传统观念的黑箱,而是由多个并联(平行)的生产单位组成.在已有并联决策单元DEA效率评价方法的基础上加入时间维度,增加规划问题的约束条件,推演出该种复杂系统的动态DEA效率评价指标,并以中国14家商业银行的数据进行实证.研究结果表明,2005年至2008年没有一家银行的动态效率指数为0,这说明中国银行系统的生产效率并没有达到最优;中国商业银行的地区效率基本遵循沿海地区-中部地区-西部地区依次递减的态势,此规律在中国国有银行中的体现更为明显;影响银行效率改进的主要原因是各银行本身的差异,而不是不同经济区域之间的环境差别.     

两级商业信用下存在顾客预付的易腐品库存模型

在销售单一品种的易腐品供应链中,假设销售商在获得供应链上游供应商延时还款的同时,也从（供应链）下游顾客处获得了部分预付款。分三种情况分别讨论销售商的成本构成,并由此建立数学模型以求解最优订货周期使得销售商单位时间总成本最小化。通过数学证明得到了目标函数的解析性质,结果显示每种情况下在可行域范围内至多存在一个极小值点。以此为基础给出了相应的命题以有效地确定销售商的最优决策。最后结合运作管理实践,通过数值算例说明了模型的有效性。     

A Data‐Driven Inventory Control Policy for Cash Logistics Operations: An Exploratory Case Study Application at a Financial Institution

A number of market changes are impacting the way financial institutions are managing their automated teller machines (ATMs). We propose a new class of adaptive data‐driven policies for a stochastic inventory control problem faced by a large financial institution that manages cash at several ATMs. Senior management were concerned that their current cash supply system to manage ATMs was inefficient and outdated, and suspected that using improved cash management could reduce overall system cost. Our task was to provide a robust procedure to tackle the ATM's cash deployment strategies. Current industry practice uses a periodic review system with infrequent parameter updates for cash management based on the assumption that demand is normally distributed during the review period. This assumption did not hold during our investigation, warranting a new and robust analysis. Moreover, we discovered that forecast errors are often not normally distributed and that these error distributions change dramatically over time. Our approach finds the optimal time series forecaster and the best‐fitting weekly forecast error distribution. The guaranteed optimal target cash inventory level and time between orders could only be obtained through an optimization module that was embedded in a simulation routine that we built for the institution. We employed an exploratory case study methodology to collect cash withdrawal data at 21 ATMs owned and operated by the financial institution. Our new approach shows a 4.6% overall cost reduction. This reflects an annual cost savings of over $250,000 for the 2,500 ATM units that are operated by the bank.     

Optimal Control of Selling Channels for an Online Retailer with Cost‐per‐Click Payments and Seasonal Products

The problem studied in this paper is a predigestion of the decision faced by online retailers (etailers) that advertise on publisher or comparison‐shopping websites. An etailer may sell its product not only through its online and bricks‐and‐mortar stores, but also through the websites of one or more third parties (e.g., Yahoo.com). However, the etailer has to pay a certain amount to such third parties in an action‐based payment scheme, such as a cost‐per‐click (CPC) scheme. Under the CPC scheme, payment is based solely on click‐throughs, which means that the etailer pays only when a shopper clicks through to the product page of its website. Only a fraction of such clicks lead to actual sales. The extra cost that is associated with shoppers who first click through to the third‐party websites makes them less attractive as customers than those who directly visit the etailer's online store. Moreover, the CPC rate for a prominent placement is normally set by competitive bidding, and thus varies over time. Therefore, the etailer needs to decide dynamically whether or not to list on a third‐party website. The structural properties of the optimal policy are discussed, and numerical examples are given to show the revenue impact of dynamic listing control.