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1.
本文建立Stackelberg博弈模型比较了传统制造模式与产能分享模式下设备制造商和设备用户企业的利润,发现设备用户企业总是从产能分享模式中受益,但是订单需求增量不同的企业受益大小不同;平台制定的设备租赁价格对设备制造商的利润和设备用户企业的购买决策都将产生影响,对于任意固定价格的设备,平台的制定的最优租赁价格是唯一的,并且平台的最优利润是设备价格的倒U型函数;产能分享业务的出现对设备制造商产生了损益影响,当平台采取最优的定价策略时,价格相对比较高的设备的购买需求增加,设备制造商从产能分享业务中受益,价格相对比较低的设备的购买需求降低,设备制造商在产能分享业务中利益受损。最后通过算例分析对上述结果进行了验证。 相似文献
2.
为了有效降低生鲜农产品损耗,保障流通与销售过程中生鲜农产品的品质及安全,解决消费者对生鲜农产品品质及其新鲜度的高追求与生鲜农产品冷链物流成本过高导致保鲜投入不足之间的矛盾,文中以价格和新鲜度为市场需求的主要影响因素,分别在产销地均不分级、销地分级和产地分级三种质量分级模式下,构建了供应商和零售商的利润函数,采用stackelberg博弈求解得到各自的最优定价策略和最优保鲜策略.对不同质量分级模式下的定价策略和保鲜策略进行对比分析显示,产地分级模式下的定价策略有利于增加市场需求及市场主体的利润;产地分级模式下的保鲜策略在控制损耗的效果和控制保鲜的成本上都优于其他模式. 相似文献
3.
为了应对公司财务困境问题,在兼顾股东与债权人利益的基础上,采用激励相容理论,构建了基于权益再融资和策略性债务支付的公司定价模型,厘清了权益再融资、债务重组、财务困境及其伴生的再谈判之间的关系,据此提出了一种公司财务困境纾解方案。特别地,给出了策略性债务支付下进行权益再融资的可行性依据,并辅以再谈判手段及股东、债权人双方利益最大化目标,确定了最优重组边界及最优减记息票。分析结果表明:①将策略性债务支付置于财务困境之后、兼容权益再融资的综合方案,可在一定程度上避免策略性债务支付行为的投机性所导致的对公司定价的高估,产生了在一定条件下增加债务价值、放缓信用价差增长速度的效果;②权益再融资成本与信用价差之间呈现倒U型关系;③基于纳什均衡博弈的策略性债务支付减记息票不受流动性及权益再融资的影响,并可保证其处于公司的支付能力之内。 相似文献
4.
不确定金融是不确定理论在现代金融领域的一种应用,在解决金融问题中发挥着越来越重要的作用。而利率是一个重要的经济指标,经常受到一些不确定因素的影响,在研究期权定价时,有必要考虑浮动利率。本文提出了一种新的不确定指数Ornstein-Uhlenbeck过程模型,假设利率服从不确定均值回复过程,研究了期权定价问题,运用α-轨道方法,分别推导了亚式看涨期权和看跌期权定价公式。最后,设计了计算期权价格的数值算法,并给出数值算例。 相似文献
5.
以一个损失厌恶销售商与一个损失中性供应商组成的两级供应链为背景,利用期望损失厌恶理论对销售商在期权契约下的最优采购策略进行了研究,并证明了期望损失厌恶理论能有效克服传统基于前景理论的研究中因参考点外生且固定假设带来的弊端。在此基础上,进一步给出了供销双方在期权契约下实现协调共赢的条件,分析了销售商损失厌恶程度,期权契约价格等参数对供应链协调共赢机制的影响。结果显示:销售商的损失厌恶偏好并不会改变权利金分配整体供应链利润的作用,但会增强销售商分享收益的能力,改变供销双方利润或效用水平对权利金,产品销售价格和生产成本的敏感程度,且较高的损失厌恶偏好还会阻碍供销双方协调共赢目标的达成。 相似文献
6.
通过建立考虑大数据营销及零售商风险规避的博弈模型,对绿色供应链定价、产品绿色度及利润进行比较分析。研究发现:无论集中决策、双方风险中性分散决策还是仅零售商风险规避分散决策,考虑大数据营销时的供应链整体期望利润和产品绿色度较高,且大数据营销效率因子对产品绿色度的增加有正向作用;双方风险中性分散决策下,一定条件下,两部定价契约能够有效协调供应链整体利润,实现帕累托改进;仅零售商风险规避分散决策下,零售商的风险规避行为会降低其对大数据营销的投入,一定条件下,两部定价契约也能够实现供应链整体期望利润的帕累托改进。 相似文献
7.
8.
鉴于传统预测方法一直基于“点”来衡量时间序列数据,然而现实生活中在给定的时间段内许多变量是有区间限制的,点值预测会损失波动性信息。因此,本文提出了一种基于混合区间多尺度分解的组合预测方法。首先,建立区间离散小波分解方法(IDWT)、区间经验模态分解方法(IEMD)和区间奇异普分析方法(ISSA)。其次,用本文构建的IDWT、IEMD和ISSA对区间时间序列进行多尺度分解,从而得到区间趋势序列和残差序列。然后,用霍尔特指数平滑方法(Holt's)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络对区间趋势序列和残差序列进行组合预测得到三种分解方法下的区间时间序列预测值。最后,用BP神经网络对各预测结果进行集成得到区间时间序列最终预测值。同时,为证明模型的有效性进行了AQI空气质量的实证预测分析,结果表明,本文所提出基于混合区间多尺度分解的组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适用性。 相似文献
9.
研究了供应商歧视定价时网络零售商店内推介策略。首先,以供应商统一定价模型为基准,通过逆推归纳法求解不同推介策略组合下零售商和供应商的均衡利润,研究发现:仅当消费者对两家零售商认知差异较小时四种推介策略组合才能同时成立,且随着推介费用的增大两零售商均衡推介策略依次为:都不推介、仅强势零售商1推介和双向推介。其次,构建供应商歧视定价模型,发现歧视定价有利于弱势零售商2获得市场空间,随着消费者对两家零售商感知差异和推介费用的变化呈现出多样化的均衡推介策略。最后,探讨了两种定价模型下供应商的最优利润,发现受推介策略的影响歧视定价未必能够为供应商带来更多利润。 相似文献
10.
重金属污染农作物后可通过食物链进入人体从而严重危害身体健康。如何快速准确地监测农作物中重金属含量已成为当今生态与粮食安全等领域的重要研究内容。常规的生化监测方法存在操作繁琐、过程长、具有破坏性等缺点,而高光谱遥感具有光谱分辨率高、信息量大、生化反演能力强、方便快捷、对监测对象无损伤等优势,因此利用高光谱遥感技术监测农作物中重金属含量已成为遥感领域的热点研究之一。以不同浓度Pb(NO3)2溶液胁迫下盆栽玉米植株为研究对象,基于不同铅离子(Pb2+)胁迫梯度下玉米叶片的反射光谱及其中Pb2+含量的测定数据,结合奇异值分解(SVD)理论和自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)结构,建立了一种Pb2+含量预测的SVD-ANFIS模型。首先对各胁迫梯度下玉米的老叶(O)、中叶(M)、新叶(N)三种叶片的反射光谱数据进行SVD处理,获取原始光谱信息的奇异值;然后选择O,M和N叶片对应的奇异值来寻求ANFIS结构的最佳输入组合,最终选定O-M(双输入)组合作为ANFIS结构的输入量,通过训练和学习获得最优模糊规则库后,ANFIS结构的输出量即为叶片中Pb2+含量,从而实现了SVD-ANFIS模型的预测性能。研究结果表明,该模型的输出误差值较小,精度较高,在模糊训练过程中隶属函数选为钟型函数时预测效果最佳。利用多参数的反向传播(BP)神经网络预测模型对SVD-ANFIS模型的预测优越性进行验证时,得到BP模型和SVD-ANFIS模型的决定系数(R2)分别为0.977 6和0.988 7,均方根误差(RMSE)分别为2.455 9和0.601 3,可见SVD-ANFIS模型的拟合度更高,预测效果更好。同时选取不同年份的Pb污染玉米叶片等光谱数据对SVD-ANFIS模型进行可行性检验,其R2和RMSE分别为0.986 4和0.887 4,说明SVD-ANFIS模型能较好的用于玉米叶片中Pb2+含量预测且具有较高的鲁棒性,可作为预测玉米叶片中重金属含量的一种方法。 相似文献