弹性需求下的闭环供应链收入费用共享契约研究

文章在综合考虑零售价格为内生变量,剩余产品残值与生产成本相关的基础上,构建了由一个制造商和一个零售商组成的闭环供应链定价模型。利用博弈论分别对集中决策下和分散决策下的定价模型进行分析,得出闭环供应链中制造商和零售商的最优订货量和最优批发价格以及其它一系列有意义的结论,并通过设计收入费用共享契约机制,实现闭环供应链系统的完美协调,最后通过算例验证了结论。     

供应不确定下竞争供应链的采购与定价策略

文章首先给出了在供应不确定环境下两竞争供应链均集中决策时供应链的采购策略;然后探讨了两竞争供应链均集中决策时零售商的采购策略和制造商的定价策略,进而给出供应不确定环境下完美协调竞争供应链的协调策略。     

考虑分销效率的零售商双渠道供应链定价与协调研究

文章在零售商双渠道供应链中,研究了制造商和零售商间的定价策略与协调问题.首先比较分析了集中决策和分散决策情形下制造商和零售商的决策策略;探讨了分销效率对各均衡解的影响;提出了四种收益共享契约设计.通过算例验证了第四种契约设计的科学性.     

基于MT-CLSC模式的废旧产品回收决策模型

文章采用MT-CLSC的回收模式,综合考虑制造商的三个决策变量：产品批发价格、废旧产品回收定价、制造商回收努力程度,设计了回收量与回收定价和回收努力程度之间的线性函数,建立了两级再制造闭环供应链利润模型。分别讨论了制造商不回收废旧产品、基于利益驱动的废旧产品回收和基于法律政策约束的废旧产品回收等3种情形下的最优策略,并分析了供应链成员利润的变化,最后给出了政府最低回收约束的临界值。     

大数据信息对二级供应链利润的影响与协调研究

为研究大数据信息对供应链投资决策的影响,以单一制造商和两零售商构成的两级供应链为研究对象,分别建立了分散决策和集中决策条件下的供应链利润模型,得到了Stackelberg博弈的均衡解,分析了大数据信息对优化企业成本的影响。研究表明,企业是否投资大数据信息是由成本优化系数决定的;分散决策和集中决策条件下供应链采用大数据信息的单位投资成本阈值相同;数量折扣-两部定价契约可以实现分散决策条件下供应链的协调。     

零售商主导型供应链动态定价模型

为了解决零售商主导供应链中不合理定价问题,文章在需求不确定的市场环境下,建立具有制造商、零售商和消费者的三级供应链模型,并为主导的零售商制定了具有学习特征的动态定价机制,对供应链定价决策进行研究。通过对计算机仿真结果的分析表明:供应链中主导的零售商在需求不确定市场环境下,通过动态调整的定价机制,能够自发的提升整体供应链的利润,并会在利润较大处达到均衡,在整个供应链视角上实现帕累托改善。     

双渠道销售与回收的闭环供应链协调机制研究

针对现有文献对供应链混合销售渠道、混合回收渠道交叉领域的协调机制研究的不足,运用契约理论和博弈论,研究了网上直销和线下销售并存,经销商和第三方回收商共同回收的双渠道销售与回收的闭环供应链协调问题。研究表明:与集中决策相比,在分散决策下销售商零售价格增加,第三方回收企业回收价降低,供应链系统总利润降低,因此分散决策不能实现供应链系统的协调;当参数满足一定条件时,补偿契约—成本分摊契约可以实现闭环供应链的协调。以家电企业为例,通过数值算例分析验证了补偿契约—成本分摊契约的有效性。     

基于产品担保的再制造协调策略研究

当前有关再制造系统的研究主要都关注在再制品定价和市场实现方面,但大多没有充分考虑产品担保因素的影响,文章从产品担保的视角出发,利用动态博弈理论构建了闭环供应链最优决策模型,分析了分散式和集中式决策模式下,再制造产品担保对生产商、零售商和整个闭环供应链的影响.     

需求敏感型产品的定价与交付期博弈模型

文章针对时间价格敏感型产品的市场竞争,研究企业内部依次以市场、生产部门做定价和交货期决策等分散决策模式为基础,构建了分别由市场和生产部门为先动方的博弈模型;采用逆向归纳方法对分散决策模型进行子博弈纳什均衡最优分析;通过与集中决策模式的比较,显示分散决策模式产生的市场需求大、交货期长及价格低;运用数值分析探讨了产能及直接成本等企业特征和市场因素对最优决策的影响.分析得出的结论可为企业定价交货期决策提供有益的指导.     

基于再利用比例和随机需求的闭环供应链博弈

文章研究了由一家制造商和两家零售商组成的闭环供应链系统,利用博弈理论对决策模型进行了分析.以往大多数文章都是把需求假设成确定的,然而,在现实生活中,需求往往是不确定的,本文引入了需求具有随机性这一条件,并且研究了再利用比例对闭环供应链的影响,得到了闭环供应链系统成员的最优定价策略和最终利润.     

基于讨价还价博弈的关联供应链生产性废弃物的定价策略

对生产性废弃物进行再利用的关联供应链是循环经济以及节约型社会构建的有效实践形式。生产性废弃物定价是实现关联供应链协调运作的关键问题之一。文章针对生产性废弃物的产出依赖于主产品的市场需求,其提供能力有限这样的客观背景,基于纳什讨价还价博弈,给出了在一定提供能力下实现关联供应链系统最优的生产性废气物定价策略,讨论了提供能力对价格以及系统总效用的影响,给出了当提供量小于合同定购量时的激励相容定价策略。     

基于质量和服务双投入的供应链最优决策与协调策略

文章研究了由一个制造商和一个零售商构成的两级供应链系统,在质量和服务双投入下分析了供应链成员在联合决策、分散决策和单一收益共享契约时的最优决策,证明了单一的收益共享契约不能协调该供应链.研究表明,单一的收益共享契约能使零售商达到联合时的水平,供应链各成员利润也有所提高,但制造商的质量投入却小于联合时的质量投入,供应链系统利润也小于联合时的整体利润,而收益共享—成本共担契约不但能协调供应链系统,还能使供应链各成员利润大于分散决策或单一收益共享契约时的利润.最后通过数值分析给出需求价格敏感系数和需求服务敏感系数对最优决策及供应链总利润的影响.     

技术商品博弈定价分析

从博弈理论看来,技术商品的定价不仅依赖于交易双方的决策,一方的最优选择还是他人选择的函数。决策者注意了技术商品交易双方之间的普遍联系,考虑了双方定价的相互影响,并把对方的定价决策变成内生变量进行分析,扩宽了传统的分析思路。本文通过对技术商品交易双方定价策略的分     

考虑参考效应的两阶段动态定价研究

顾客在购买商品时通常将其现价与历史价格作比较,这种行为会对需求产生影响,形成参考效应。文章考虑了顾客参考价格对企业定价决策的影响,建立了考虑参考效应的二阶段动态定价模型;通过逆推法求解得到企业最优价格路径,在数值算例中对价格弹性、参考效应因子、记忆参数和折扣因子等参数进行了灵敏度分析;最后通过具体算例验证了在考虑参考效应的情况下文章给出的最优定价策略要优于短视定价策略。     

基于混合型消费者的动态定价策略

针对复杂市场环境下存在三类消费者(讨价还价型消费者、短视型消费者和策略型消费者)的情况,研究了垄断销售商销售季节性产品的动态定价问题,分析消费者与销售商间的博弈过程,确定了消费者的最优购买决策与销售商的最优价格策略.研究表明消费者的策略行为影响了销售商的定价决策,销售商通过限制库存可以减少消费者的等待行为.     

考虑顾客策略行为和风险偏好影响的供应链回购契约研究

文章以顾客策略行为和风险偏好下的供应链回购契约为研究对象,基于理性预期均衡,分析零售商和策略型顾客之间的定价决策问题;在此基础上,讨论随着顾客风险偏好的变化,零售商的定价、订货量和利润将如何变动,为零售商制定销售策略提供参考依据.研究结果表明:顾客策略行为和风险偏好影响供应链回购契约下零售商的定价决策;而且零售商的定价、订货量以及利润,都会随着顾客风险偏好的增加而减少;与此同时,在不同顾客风险偏好情形下,零售商的订货量会随着回购契约批发价的增加而减少.最后,通过算例数值分析验证上述论证的合理性与有效性.     

幂函数需求下考虑绝对公平偏好的供应链两部定价契约

为研究需求函数模式和公平偏好对供应链两部定价契约的影响,文章首先基于市场需求为价格的非线性幂数函数模式的假设研究了零售商与制造商分别绝对公平偏好的供应链两部定价契约,发现在幂函数需求下,两部定价契约可以协调供应链系统;接着与线性函数需求模式的结果相比较,发现两部定价契约更容易实现幂函数需求下制造商绝对公平偏好时的供应链系统的协调;在公平偏好下,制造商应把两部定价契约中的批发价格设定在其边际成本上.     

国际化企业的定价策略

国际化企业的定价策略是企业营销组合的重要环节之一。在分析影响国际化企业定价的内部因素和外部因素基础上,阐述了国际化企业的三种定价策略,即新产品定价策略,产品组合定价策略和内部转移价格定价策略。     

具有公平偏好制造商的供应链两部定价模型

文章考虑由一个制造商和一个零售商组成的供应链,在市场需求受零售价格影响的假设下,分析了具有分配公平偏好的制造商向零售商提供两部定价契约时能实现供应链协调的契约参数;讨论了零售商具有公平偏好与否对供应链协调的影响,并计算出不同条件下使得两部定价契约能达到供应链协调的契约参数;分析了公平参数对供应链协调及利润分配的影响。     

三级供应链协调和利润分配机制研究

基于单个制造商,单个3PL服务提供商和单个销售商组成的三级供应链,本文首次通过定量的方法将第三方物流引入到供应链协调中来,利用博弈论方法讨论了制造商,3PL服务提供商和销售商在独立决策和集体决策时各自的定价策略,以及两种不同的决策方法对企业利润的影响。结果表明,供应链节点企业间的合作要优于非合作时企业的利润;主导企业可以通过讨价还价能力的大小来选择适当的分配因子,从而实现利润的协调。