考虑旅客选择行为的多舱位等级动态定价研究

通过实证方法研究了考虑旅客选择行为的多舱位等级动态定价决策问题。基于多元Logit选择模型,提出了考虑票价、售出数量、变更转签限制、退票费用限制和提前预订天数等因素的旅客选择行为模型,并结合航空公司历史运营数据使用马尔可夫蒙特卡洛方法对旅客到达率以及旅客选择行为模型中的属性参数进行了估计。在此基础上,构建了融合旅客到达率和旅客选择行为的多舱位等级动态定价决策模型,用以阐释考虑旅客选择行为的舱位等级最优价格决策过程,确定每个时期舱位等级的定价策略,评估基于旅客选择的定价策略相较于现行定价策略的收益改进。实证结果表明：当决策时间点临近航班出发日时,舱位等级价格会随之提高;在同一个决策时间点,舱位等级价格会随座位余量的减少而提高。相较于现行定价策略,基于旅客选择的定价策略预期收益提高了22.32%,证明了基于旅客选择的定价策略在现实环境中的可行性和经济性。     

零售商主导下生鲜农产品供应链的定价策略对比研究

运用RFID技术来监控与管理产品,零售商可以依据记录、传递的产品实时价值信息制定更为灵活的定价和订货策略,提升自身以及供应链的利润。针对生鲜农产品在价值损耗及消费者需求等方面进行特征分析,分别在固定定价、动态定价以及带有降价时点考虑的定价三种不同模式下,构建了单周期零售商的决策模型,得到各自的最优定价与订货策略,通过分析最优策略与关键参数之间的关系,发现:价值衰减系数越大,库存成本参数越大,三种模式下的总体零售价格都越小,价格的下调幅度越大;而两个参数对降价折扣时间点的影响却截然相反。进一步,着力在最优销售价格、订货总量与利润值三个方面对三种定价策略进行对比分析,结果显示基于RFID技术的灵活定价模式有助于零售商获取更大的市场需求量及更大的收益。数值实验进一步验证了理论研究的结果,为生鲜农产品供应链中对RFID技术的应用以及相应定价模式的选择提供了参考依据。     

考虑捐赠行为的食品动态定价策略研究

由于质量控制不当和库存过多导致的浪费是企业管理易腐食品面临的主要挑战。针对当前食品浪费严重的问题，建立考虑变质率的动态定价模型，研究捐赠行为下单一定价、两次定价与多级折扣定价三种定价策略对食品企业最优决策的影响。通过数值分析，发现捐赠行为能够提升企业利润且在多级折扣定价策略下效果更为显著，但当折扣次数较少时，单一定价策略对考虑捐赠的企业而言更优；食品最初质量、变质率、打折时间点、捐赠时间点、税收返回比率均是影响企业定价决策的重要因素；若质量差异越大，企业在多级折扣定价策略下的利润会减少，而考虑捐赠行为会使得企业利润呈上升趋势；在变质率越高时，考虑捐赠的单一定价策略会降低企业的利润，但对多级折扣定价策略下的利润影响不大；当折扣时间越接近于捐赠时间点时，基于捐赠行为的多级折扣定价策略会更优；当捐赠时间点越接近于保质期时，考虑捐赠的价格策略会优于不考虑捐赠时的价格策略。此外，研究还表明增加税收返回比率对考虑捐赠下的定价策略不一定是有利的。     

考虑消费者参照效应与策略行为的多产品动态定价

在考虑客户同时表现出参照依赖和策略行为的场景下，本文构建了一个垄断厂商两阶段的多产品动态定价模型。该模型将易逝品的销售分为正常价格阶段和促销价格阶段，每个阶段又分为多期。客户分为短视型和策略型，其中策略型客户会根据两个阶段价格的差异和获得商品的概率，决定是在第一阶段和等到第二阶段购买商品。基于随机动态规划的结构属性和超模理论，得到了两个阶段稳态价格的解析解，并且证明最优价格路径是单调且随着初始参照价格变化而变化。最后，通过对两种产品的数值实验，分析了各种参数对最优稳态价格的影响。结果显示，零售商可以采取多产品联合定价策略，即基于商店水平的定价策略，并通过调整核心产品的比重来获得更高的利润。     

考虑消费者双通道心理账户和参照依赖的动态定价问题研究

为分析消费者双通道心理账户及参照依赖行为对企业长期利润的影响,本文探讨了在一般支付、提前支付及延迟支付方案下的动态定价问题。采用了离散时间动态规划分析思路,讨论了两周期模型在不同支付方案下最优价格、最优利润的关系,进一步将动态定价行为扩展到了无限期的情形,分析了在各种支付方案下的稳态价格,结果表明当需求函数是线性时,提前支付与延迟支付下的稳态价格要大于一般支付下的稳态价格;当初始参考价格较高(较低)时,最优价格策略类似于撇脂定价策略(渗透定价策略)。最后通过数值分析,比较了双通道心理账户各参数对不同支付方案长期总利润的影响,并总结了厂商如何选择最优支付方案以获取更高利润的建议。该思路对基于行为的动态定价研究具有一定的借鉴意义。     

考虑策略性消费者的生鲜农产品定价和库存决策

消费者的策略性行为使零售商的生鲜农产品的定价和库存决策面临更大挑战。本文基于报童模型,综合考虑消费者的策略性行为,对生鲜农产品价值下降进行离散化处理。刻画策略性消费者的决策行为,构建零售商的单阶段和两阶段定价及库存决策模型,分析了产品价值剩余率对消费者行为、零售商最优定价、最优库存水平以及零售商利润的影响机理。研究发现,在单阶段模型中零售商最优价格和最优库存水平均随产品价值剩余率的递增而递增;而在两阶段模型中,第二阶段最优价格随价值剩余率的变化趋势可能存在阈值。     

考虑策略型消费者的在线零售商库存信息披露及联合定价、库存决策模型

在两期销售环境下,研究了面向策略型消费者的在线零售商库存信息披露及联合定价、库存决策问题。考虑在线零售商库存信息共享和隐藏两种库存披露策略,构建了在线零售商两期销售利润模型。通过分析消费者的购买行为,讨论了在具有策略型消费者的市场中,在线零售商应如何选择库存信息披露策略,以及如何制定最优定价和库存决策。在此基础上,分析了相关参数对在线零售商决策及利润的影响。研究结果表明,在线零售商的最优定价及库存决策受消费者估值折扣系数和第二期定价策略的影响。特别地,当在线零售商选择第一期缺货时,更倾向于共享其库存水平信息;当在线零售商选择第二期缺货或者两期均不缺货时,消费者估值折扣系数存在一个阈值,当低于该阈值时,在线零售商会选择隐藏库存水平信息,当高于该阈值时,在线零售商会选择共享库存水平信息。     

寡头市场信息产品与服务的最优定价策略

在信息产品与服务竞争性市场中,信息产品及附加服务的定价策略日渐成为信息产品提供商关心的首要问题.而以往的研究多集中于单一信息产品的定价策略,没有统一考虑产品的后续服务,且假设消费者的网络外部性强度相同.分析了异质消费者和双寡头垄断市场,针对基础信息产品和附加服务的定价策略选择问题,建立了双寡头垄断市场中两个企业的捆绑销售和分别销售策略的博弈模型,使得双寡头企业通过4种局势下的策略选择实现收益最大化的定价策略.同时,将差异化网络外部性强度系数引入Hotelling模型,计算企业的需求函数和收益函数,并采用两阶段Bertrand博弈分析两个企业的定价策略和竞争行为.通过模型求解,得到4种局势下两家企业的最优定价解析解.通过数值模拟分析了潜在消费者的构成比例及市场规模对企业定价、市场占有率和最优收益产生的影响,以及不同成本和市场规模组合下企业的最优定价策略.     

离散时间条件下企业可转换债券的最优赎回策略

企业可转换债券的最优赎回策略不仅能为企业指出行使赎回权的最佳时机,同时它也是企业可转换债券定价的前提.与连续时间相比,离散时间条件下的企业可转换债券有两点不同一是交易只能发生在离散的时间点上,二是可转换债券的票息和标的股票的股息是离散支付的.本文研究了离散时间条件下企业可转换债券的最优赎回策略,并证明当交易点之间的时间间隔趋向于0时,这一策略收敛于连续交易条件下的最优赎回策略.本文提出的最优赎回策略在实践中具有可操作性.     

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.     

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。     

网络外部性与产品垄断定价策略研究

当产品存在网络外部性时,垄断厂商在一个较长的时期内如何分阶段提供产品并制定一个合理的价格以获得最大的利润是一个重要问题,因为网络外部性可能会对消费者的预期有着重要的影响,从而影响垄断厂商的定价策略和利润.为了探讨这一问题,本文通过构造一个两阶段的动态模型,分垄断厂商可以在不同的阶段提供同质产品和差异产品两种情形来分析了存在网络外部性条件下垄断厂商的动态价策略.研究表明,若垄断厂商在不同阶段提供同质产品,则第一时段的价格要高于第二时段价格的贴现值;若垄断厂商在第二阶段提供差异产品,则产品的价格会比没有网络外部性的情况下有所降低.     

Optimal Dynamic Pricing of Perishable Items by a Monopolist Facing Strategic Consumers

We introduce a dynamic pricing model for a monopolistic company selling a perishable product to a finite population of strategic consumers (customers who are aware that pricing is dynamic and may time their purchases strategically). This problem is modeled as a stochastic dynamic game in which the company's objective is to maximize total expected revenues, and each customer maximizes the expected present value of utility. We prove the existence of a unique subgame‐perfect equilibrium pricing policy, provide equilibrium optimality conditions for both customer and seller, and prove monotonicity results for special cases. We demonstrate through numerical examples that a company that ignores strategic consumer behavior may receive much lower total revenues than one that uses the strategic equilibrium pricing policy. We also show that, when the initial capacity is a decision variable, it can be used together with the appropriate pricing policy to effectively reduce the impact of strategic consumer behavior. The proposed model is computationally tractable for problems of realistic size.     

航空公司收入管理价格与舱位控制的统一分析

收入管理对于改善民航企业的经济效益、增强民航企业的竞争能力具有重大意义. 文章 运用随机过程理论和最大凹向包络原理,探讨航空公司客运收入管理研究中动态价格与舱位 控制的统一分析模型,即在任意订票时刻,决定航班的哪些舱位该开放,以什么价格开放,从而 实现单个航班的收入最大化. 文章指出,航空公司可通过三阶段方法来获取最优的动态价格与 舱位控制策略,即确定最优价格集、开放舱位数及最优价格. 最后给出了实例分析.     

A flexible model for the pricing of perishable assets

We present a flexible and versatile model which addresses the problem of assigning optimal prices to assets whose value becomes zero after a fixed expiry date. (Such assets include the important example of seats on airline flights.) Our model is broad in scope, in particular encompassing the ability to deal with arrivals of customers in groups. It is highly adaptable and can be adjusted to deal with a very extensive set of circumstances.Our approach to the problem is based on elementary and intuitively appealing ideas. We model the arrival of customers (or groups of customers) according to an inhomogeneous Poisson process. We incorporate into the model time dependent price sensitivity (which may also be described as “time dependent elasticity of demand”). In this setting the solution to the asset pricing problem is achieved by setting up coupled systems of differential equations which are readily amenable to numerical solution via (for instance) a vectorised Runge-Kutta procedure. An attractive feature of our approach is that it unifies the treatment of discrete and continuous prices for the assets.     

Optimal Pricing Strategies for Capacity Leasing Based on Time and Volume Usage in Telecommunication Networks

In this study, we examined optimal pricing strategies for “pay‐per‐time,” “pay‐per‐volume,” and “pay‐per‐both‐time‐and‐volume” based leasing of data networks in a monopoly environment. Conventionally, network capacity distribution includes short‐/long‐term bandwidth and/or usage time leasing. When customers choose connection‐time–based pricing, their rational behavior is to fully utilize the bandwidth capacity within a fixed time period, which may cause the network to burst (or overload). Conversely, when customers choose volume‐based strategies their rational behavior is to send only the minimum bytes necessary (even for time‐fixed tasks for real time applications), causing the quality of the task to decrease, which in turn creates an opportunity cost for the provider. Choosing a pay‐per time and volume hybridized pricing scheme allows customers to take advantage of both pricing strategies while lessening the disadvantages of each, because consumers generally have both time‐ and size‐fixed tasks such as batch data transactions. One of the key contributions of this study is to show that pay‐per both time and volume pricing is a viable and often preferable alternative to the offerings based on only time or volume, and that judicious use of such a pricing policy is profitable to the network provider.     

Lower Cost Arrivals for Airlines: Optimal Policies for Managing Runway Operations under Optimized Profile Descent

Optimized profile descent (OPD) is an operating procedure being used by airlines to improve fuel and environmental efficiency during arrival operations at airports. In this study, we develop a stochastic dynamic programming framework to manage the sequencing and separation of flights during OPD operations. We find that simple calculation based measures can be used as optimal decision rules, and that the expected annual savings can be around $29 million if such implementations are adapted by major airports in the United States. Of these savings, $24 million are direct savings for airlines due to reduced fuel usage, corresponding to a potential savings of 10%–15% in fuel consumption over current practice. We also find that most of these savings will be due to the optimal spacing of OPD flights, as opposed to the optimal sequencing policies which contribute only 14% to the total savings. Hence, optimal spacing of OPD flights is much more important than optimal sequencing of these flights. We also conclude that there is not much difference between the environmental costs of fuel‐optimal and sustainably‐optimal spacing policies. Hence, an airline‐centric approach in improving OPD operations is likely to be not in conflict with objectives that might be prioritized by other stakeholders.     

基于峰值负荷的签派员席位任务分配问题

本文研究的问题来源于航空公司运行控制中心的签派部门,签派员在放行航班时,既要保证航班的正点起飞,又要调节放行航班的工作劳动强度保证放行的质量,使航班在安全状态下运行。这里放行航班的工作劳动强度为单位时间内的工作时间,峰值负荷即劳动强度最大值。峰值负荷过高则工作紧张,进而推断该放行席位的任务分配不合理。文中将问题描述为任务有优先序的单机排序问题,每个任务都有一个到达时间（release time）、截止期限（deadline）和处理时间（procession time）,处理时间因任务的不同而不同,目标是在绝对不准延误完成任务前提下,使单位时间的峰值负荷最小。在使单位时间峰值负荷最小的目标下,本文提出了一个有效算法,并证明该算法下的任务安排是最优安排。     

考虑广告影响下的新产品垄断动态定价研究

针对垄断零售商的新产品定价问题,提出了一个新产品动态定价策略。在顾客对以往的价格和广告具有"学习"能力的条件下,提出了具有"学习"功能的需求函数。在给定各周期广告水平下,给出了零售商最优的动态定价策略,分析了零售商定价规律,发现其定价规律具有"振荡"性,并趋近于一定值。在零售商要同时决策零售价格和广告水平的条件下,给出了各周期最优的零售价格和广告水平。在一定条件下,当周期数趋近无穷大时零售价格趋近于顾客的保留价格或者单位成本。     

Dynamic Pricing and Demand Estimation for a Single Unique Asset*

We address the situation of a firm that needs to dispose of a large, expensive asset (e.g., car, machine tool, earth mover, turbine, house, airplane), with or without a given deadline (and either known or unknown to the buyer). If a deadline exists, the asset is salvaged at a known value which may be zero, or even negative if there is a disposal cost. The asset has a known holding cost and may also have an initial nominal (undiscounted) price. The question is how, if at all, the price should be discounted as time progresses to maximize the expected proceeds. We use a dynamic recursion where each decision stage can be optimized based on classic economic monopoly pricing theory with a demand intensity function estimated from sales data, and show that the model is well‐behaved in the sense that the optimal price and optimal expected revenue monotonically decline as the deadline approaches. We test the model by comparing its optimal price pattern to the official pricing policy practiced at a used‐car dealer. We then extend the model to situations where the buyer knows the seller's deadline and thus may alter his behavior as the deadline approaches.