基于收益管理的高灵活性产品两阶段销售模型研究

Gallego和Phillps研究了航空公司销售由2种产品组成的灵活性产品,顾客购买了这种产品后,将由航空公司根据情况决定所乘班次.基于此并将此推广到更加灵活性的产品组合,即同时销售3种产品和它们的组合,建立了3种产品的随机动态模型.通过模型求解和算例,发现在一定条件下企业销售更高灵活性的产品组合可以分担风险,并增加企业的期望收益.     

基于组织忘记的企业动态能力成因机理研究

为了探索企业动态能力的成因和机理,对相关文献进行了梳理,提出了动态能力成因机制;运用复杂理论,从知识活动层面构建了NK模型,指出了组织忘记分别通过改变组织记忆系统和增强再学习能力而形成动态能力;最后进行了案例分析讨论.     

多维动态用户最优出行选择的变分不等式模型

针对出行行为的出行模式,出发时间/路径选择三个方面,建立了基于路段的理想动态用户最优的变分不等式模型,该模型将用户的出行方案制定和实施作为一个整体进行考虑,表明了在满足动态用户最优选择条件下,交通流在出行模式、出发时间和出行路径上取得一致的动态均衡性,通过必要性和充分性的论证,得到了变分不等式模型和动态用户最优出行模式/出发时间/路径选择均衡条件的等价性,对模型解的存在惟一性成立需要满足的条件作了讨论,提出了求解的嵌套对角化算法,在此基础上,使用一个简单算例对模型进行了验证.     

考虑条件高阶矩风险的动态对冲模型研究

传统的期货对冲模型多数忽视了期货和现货收益高阶矩风险的影响。本文使用效用函数的Taylor展开分析了高阶矩风险对投资者目标函数的影响,并利用二元GARCHSK模型对期货和现货收益的条件高阶矩风险进行了动态建模,在此基础上提出了考虑条件高阶矩风险的动态对冲模型。通过使用恒生指数期货和现货数据的实证表明,考虑条件高阶矩的动态对冲策略和静态策略相比,能够更有效地降低高阶矩风险和提高投资者的效用。     

动态定价与允许需求延迟订货批量模型的联合决策

基于MRP的经典订货批量模型往往忽略了产品的售价对订货策略的影响。本文针对离散时间多周期情形,研究了允许需求延迟的动态定价和订货批量的集成问题。建立了二次规划数学模型。提出了一种基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解原问题的最优定价策略和最优订货计划。实验结果表明,算法可以有效地求解动态定价和订货批量的集成问题;与串行决策机制相比,并行决策机制可以给订货商带来更多的利润。通过固定订货费用的灵敏度分析,揭示了固定订货费用对利润和订货计划的显著影响,表明了允许需求延迟的联合决策模型优于不允许需求延迟的联合决策模型。     

非流动性市场中的跨期最优消费和投资策略

本文在Merton跨期最优消费和资产组合的理论框架内引入非流动性资产,构造了一个三资产的连续时间经济模型,探讨流动性约束对投资者最优消费和投资决策的影响。本文用动态规划方法给出了跨期优化问题的解析解。数值分析表明对投资者而言,非流动性资产的真实价值低于其市值,必须引入影子价格来刻划这种流动性效应;流动性约束降低了投资者的福利,并且显著地影响到投资者的消费和投资策略。     

基于前景理论的多阶段随机多准则决策方法

研究一种基于动态参考点的多阶段随机多准则决策方法。考虑多阶段决策过程中决策者的风险偏好,建立了基于前景理论的多阶段随机多准则决策分析框架,提出了一种基于阶段发展特征的动态参考点设置方法;构建准则权重的目标规划模型,结合阶段参考点动态变化的特征测算各阶段备选方案的综合前景值;设计方案综合前景值的范围估算模型,以反映决策风险对评价结果的影响;案例研究验证了上述方法的可行性和实际效果。     

Recent Developments in Dynamic Pricing Research: Multiple Products,Competition, and Limited Demand Information

Dynamic pricing enables a firm to increase revenue by better matching supply with demand, responding to shifting demand patterns, and achieving customer segmentation. In the last 20 years, numerous success stories of dynamic pricing applications have motivated a rapidly growing research interest in a variety of dynamic pricing problems in the academic literature. A large class of problems that arise in various revenue management applications involve selling a given amount of inventory over a finite time horizon without inventory replenishment. In this study, we identify most recent trends in dynamic pricing research involving such problems. We review existing research on three new classes of problems that have attracted a rapidly growing interest in the last several years, namely, problems with multiple products, problems with competition, and problems with limited demand information. We also identify a number of possible directions for future research.     

Unsold Versus Unbought Commitment: Minimum Total Commitment Contracts with Nonzero Setup Costs

We study a minimum total commitment (MTC) contract embedded in a finite‐horizon periodic‐review inventory system. Under this contract, the buyer commits to purchase a minimum quantity of a single product from the supplier over the entire planning horizon. We consider nonstationary demand and per‐unit cost, discount factor, and nonzero setup cost. Because the formulations used in existing literature are unable to handle our setting, we develop a new formulation based on a state transformation technique using unsold commitment instead of unbought commitment as state variable. We first revisit the zero setup cost case and show that the optimal ordering policy is an unsold‐commitment‐dependent base‐stock policy. We also provide a simpler proof of the optimality of the dual base‐stock policy. We then study the nonzero setup cost case and prove a new result, that the optimal solution is an unsold‐commitment‐dependent (s, S) policy. We further propose two heuristic policies, which numerical tests show to perform very well. We also discuss two extensions to show the generality of our method's effectiveness. Finally, we use our results to examine the effect of different contract terms such as duration, lead time, and commitment on buyer's cost. We also compare total supply chain profits under periodic commitment, MTC, and no commitment.     

物元法分类动态综合评价方法及速度特征分析

针对动态多指标决策问题,提出一种物元法分类动态综合评价方法,并对数据进行速度特征分析提出改进措施。在该方法中,首先将定性和定量因素联系起来进行研究,通过关联度分析,使评价中的问题定量化;然后将数据进行"奖优罚劣"规范化后,从均值和理想点两个角度作为参考,并采用"先进平均数"和"落后平均数"进行分类和动态综合评价;并在此基础上,利用速度特征分析原因并提出改进措施。最后,通过一个算例说明了该方法的有效性和可行性。