家电企业和电商平台合作秩序的演化博弈分析

本文采用演化博弈方法对家电企业和电商平台之间的合作进行了建模,详细讨论了两者合作的成本和收益,同时考虑到违约发生时法律介入这一情况,分析了影响合作的各种因素。分析得出:合作的直接收益和谈判势力的分布对双方合作成功概率具有倒U型影响;价值创造系数、政策激励系数和合作开展深度对双方合作成功概率具有正向影响,而资本的专用性和交易成本具有负向影响;并且只有电商平台的时间折现因子会对合作成功概率产生正向影响;当违约发生时,一方通过法律援助可得到的赔偿与成功概率对双方合作成功概率具有正向影响,而法律成本具有负向影响;同时还得出,只要有一方通过法律途径可以收回自己的全部损失,那么唯一的均衡点就是都采取合作。最后指出这种家电企业和电商平台之间的合作类似哈耶克所提倡的“自发秩序”,并以此为出发点,认为政府应通过完善有利于这种“秩序”生长的外部环境来推动这种新经济成为社会发展的重要驱动力量。     

大数据背景下平台类企业开展抽样调查的应用研究

大数据背景下,对于抽样调查的必要性和重要性,目前还存在一定争论.文章定义了两种类型的大数据场景,一种是现有数据量海量的情况;另一种是现有抽样框名录海量的情况.对于抽样框名录海量的情况下,抽样调查既必要又重要.文章基于某平台类企业的海量抽样框名录,对该平台类企业关心的问题采用目录抽样的方法进行抽样调查研究,并考虑了样本轮...     

“产品包邮”策略下电商供应链的决策研究

在"产品包邮"策略下,考虑电商平台服务水平以及物流成本的影响,构建了分散决策和联合决策的电商供应链运作模型,研究了最优决策并设计了"佣金联合物流价格"协调机制,最后采用数值算例证明了结论.研究表明:1)分散决策下,销售价格随佣金和物流成本的增加而增加;服务水平随佣金的增加而提升,但与物流成本的变化无关;物流费用随佣金的增加而减少,随物流成本的增加而增加;制造商以及物流运营商的利润随佣金和物流成本的增加而减少;电商平台的利润随佣金的增加而增加,随物流成本的增加而减少.2)联合决策下,销售价格和服务水平与佣金的变化无关;但是销售价格随物流成本的增加而增加;服务水平随物流成本的增加而下降.3)联合决策是系统最优的一种运行模式,与分散模式相比,产品销售价格较低,电商平台的服务水平较高,电商供应链系统的总利润较高.借助设计的"佣金联合物流价格"协调机制可以实现这种模式.     

大数据背景下的抽样调查

大数据具有体量大、种类丰富、增长速度快等特点,同时也存在价值密度低、代表性差等问题,为抽样调查带来了机遇与挑战.大数据背景下的抽样如何适应新的变化、具有怎样的发展和应用?文章从三个角度进行了讨论.一是在数据流环境下产生了一些适应性强的新型抽样方法,能够高效、准确地获得有代表性样本,并兼顾存储空间、处理的时间与能力.二是...     

创新生态系统视角下跨境电商平台评价研究

基于创新生态系统视角,从平台系统管理、供应链生态、客户管理、创新生态发展潜力四个维度构建跨境电商平台综合评价指标体系,以熵值法计算指标权重,TOPSIS模型对各指标进行评价,通过对跨境电商平台进行综合评价分析,进而验证模型构建的合理性和有效性.研究发现:1)在创新生态系统视角下供应链生态是影响跨境电商平台发展的重要因素...     

基于电商平台的供应链广告决策和分销模式研究

本文建立包含一个制造商和一个电商平台的序贯博弈模型,讨论分销模式对供应链成员广告决策和收益的影响。电商平台中存在两种分销模式:批发模式下制造商将产品卖给平台,平台再进行零售;平台模式下制造商通过平台直接销售产品。另外,制造商和平台都可以选择是否参与广告活动并决定各自的广告投入。研究发现:两种分销模式下供应链成员都应参与广告活动;与批发模式相比,平台模式下制造商广告投入增加而平台广告投入降低。平台佣金率增加一定减小制造商的收益,但只有当制造商的广告效果或平台佣金率较小时,才会增加平台的收益。两种分销模式下供应链的总收益都低于纵向整合供应链的总收益;当平台佣金率适中时,制造商选择平台模式可以实现帕累托改进。     

基于非参与互动公众的直播平台“低程度”低俗内容治理机制研究

直播平台上低俗内容的传播备受诟病,其中“低程度”的低俗内容传播更是屡禁不止。为了探索直播平台上“低程度”的低俗内容传播治理机制,引入非参与互动的公众作为第三方监督群体,构建政府、非参与互动的公众、直播平台间的演化博弈模型。研究表明,政府单方面的处罚力度不会影响直播平台的最终决策,但是,非参与互动公众的监督力度对政府监管部门和直播平台的博弈决策有重要影响,当非参与互动公众的参与监督力度和政府监管部门的处罚力度处于一定水平、且这两个因子共同作用时,则会使得博弈系统向经济最优、良性治理策略的稳定状态演进。     

大数据背景下的高中数学教学

我们不得不面临一场新的挑战——即大数据技术时代的到来.生活在这个时代背景下的学生可以从网络上找到任何他们需要的信息,即使一个很难的题目,可以通过专门的APP或利用手机拍照传到解题网站等途径轻松找到答案.长此以往,学生学习数学知识的积极性下降,尤其到了高三,学生的基础     

基于演化博弈的跨境电商物流联盟合作分析

运用演化博弈的模型分析了影响国内电商企业与国外物流企业合作策略选择的因素,通过模型计算,可以使企业清楚的看到双方在不同条件下的合作意愿值,从而有利于企业采取更加切实有效的措施.运用数值计算的方式验证了模型的可行性,并根据分析结果给出了相关建议.     

双边市场下商家和电子商务平台的演化博弈分析

互联网平台经济中存在的“二选一”和“多选一”现象引起了国内外社会各界的广泛关注,在此现实情境下,本文作了具体参数设置和相应假设,构建了双边市场下商家和电子商务平台关于排他性竞争行为的演化博弈模型,得到商家和电子商务平台在不同条件下的演化稳定均衡策略,并讨论了参数变化对演化稳定均衡策略的影响。最后,通过数值算例分析对系统演化稳定均衡结果进行了验证。研究结果对商家和电子商务平台企业的管理决策,以及政府监管部门对互联网经济下不正当竞争行为的有效监管有着一定启示意义。     

大数据背景下产品质量抽样调查的样本量设计

产品质量抽样调查是政府质量监督部门监管产品质量状况的重要手段,在历年的产品质量抽样调查中,也累积了大量的实际数据.文章将大量数据提供的先验信息和抽样调查中的样本量设计进行了有效的结合,利用大数据提供的有价值信息作为辅助信息,使用聚类等方法对调查对象进行分层,根据各层的不同特点利用优先数系确定各层间相对误差限的关系,进而...     

大数据背景下分布式支持向量回归模型研究

为解决传统的支持向量回归模型在处理大规模数据时计算效率较低的局限,文章将交互有效方法与支持向量回归模型相结合,提出了基于交互有效方法的分布式支持向量回归模型(CE-SVR).该模型首先采用分布式存储方式将大规模数据随机分配给多台机器,其次采用交互有效方法构建支持向量回归的近似损失函数替代全局损失函数获得近似预测结果,能够有效地分析大规模数据.数值模拟和应用研究的结果表明:在线性模型中,文章所提出模型的预测性能与全局支持向量回归模型基本一致,且显著优于基于单轮型方法的分布式支持向量回归模型(OS-SVR);在非线性模型中,文章所提出模型的预测性能会随着机器数的增加而降低,但其预测性能显著优于OS-SVR模型.     

价格与质量双重竞争下电商平台渠道模式决策研究

近年来传统电商正加速从经销商转变为连接消费者与供应商的在线市场中间商,电商平台与供应商形成三种渠道结构：经销商模式、混合模式和在线市场模式。本文通过构建Stackelberg博弈模型讨论产品质量与价格双重竞争情境下电商平台与供应商销售合作模式最新选择问题。研究表明,当价格竞争强度适中而佣金比例较大时,混合模式是电商平台最优选择,此时产品质量差异最大;当价格竞争强度较小而佣金比例较大时,在线市场模式则是最优选择;在其他条件下,经销商模式是其最优选择。本文结论对电商平台与供应商合作模式选择、产品质量与定价决策具有参考价值。     

阈值风险下的多企业合作治理污染的演化博弈分析

针对环境污染具有跨区域性,环境资源的公共物品属性,由单一产污企业治理污染物难以取得有效成果,辖区内多个产污企业合作治理是环境保护的必由之路。 本文从演化博弈论的研究视角探讨了多个排污企业之间的决策演化过程,建立了多主体演化博弈模型,并考虑了污染排放总量超过总量阈值时的环境恶化风险,研究阈值风险对产污企业合作治理污染策略选择的影响。 研究结果表明,较高的治理成本很大地约束了逐利企业治理污染的行为选择,造成公地悲剧的社会问题。 企业治污成本较大背景下,环境阈值风险发生概率越高,越能有效促进合作治理环境策略的演化稳定,合作治理占优于不治理。 出于对企业自身初始禀赋的保护,产污企业初始禀赋越大、排污收费率越高,越能有效促进企业治理污染物的积极性。 最后,为促进辖区内污染企业合作治理污染提出了政策建议。     

大数据背景下人工智能发展对大学数学教学的启示

大数据时代,以数据为载体的人工智能技术渗透到社会的各行各业,而人工智能技术的发展越来越依赖应用数学学科的进步.在此背景下,大学数学教学改革成为必需,以适应社会新时代的发展.结合自身的教学改革实践,探讨如何从基本的大学数学内容出发,进行拓展,向学生介绍前沿的人工智能技术.从而,增加数学课程教学的趣味性和实用性,加深学生对数学思想方法在人工智能领域应用理解.     

数字平台“二选一”垄断行为与监管策略

数字平台发展模式的成功离不开各利益相关方的共同努力,其反垄断问题越来越受到各国重视。本文构建了政府、数字平台和商家三方的反垄断演化博弈模型,研究数字平台“二选一”垄断行为与监管策略。结果表明：当满足一定条件时,可以实现政府反垄断监管,数字平台不垄断且商家合作的理想稳态均衡;政府反垄断强度对数字平台垄断策略选择具有负向影响,但超过一定强度阈值,会导致数字平台和政府的策略选择概率进入震荡的不均衡状态;数字平台垄断地位越高其选择垄断行为的意愿就越高,政府选择反垄断监管策略的意愿越强,同时商家选择不合作策略的意愿也越强;反垄断惩罚与垄断损害赔偿力度均能降低数字平台的垄断意愿,但反垄断惩罚对数字平台具有更强的约束作用。     

直播经济下主播与平台关系演化博弈分析

直播经济显著促进了疫情时代经济的增长,旨在探讨直播经济背景下主播与平台关系的演化机制,通过引入第三方监督,运用演化博弈思想,构建主播与平台关系治理演化博弈模型,并进行仿真分析.演化结果表明,主播的合规行为与平台的监督策略的选择取决于第三方的监督力度,且随着第三方监督力度的增长平台与主播的行为越来越趋向于规范,因此应充分发挥第三方的监督作用,实现直播经济下主播与平台关系的健康发展.     

第三方数据平台精准营销收费模式研究

第三方数据平台通过大数据分析技术为商家提供精准营销服务,本文研究了两个竞争商家通过同一个数据平台进行精准营销时,平台收费模式(费率佣金与按销量收费)对商家竞争以及平台与商家利润的影响。研究发现:1)费率佣金模式的绩效依赖于费率参数,在精准度高的情况下,它不能最大化平台与商家的利润。2)与费率佣金相比,按销量收费模式显著提高了商家的利润,并且平台与商家的利润都随费用参数的增加而增加。3)从收费模式选择的角度,精准度越高,按销量收费模式的优势越明显;费率佣金模式适用于垄断情况,而按销量收费模式更适用于竞争情况。4)费率佣金与按销量收费的结合可以实现平台与商家的共赢。研究结论为大数据驱动下的精准营销收费模式选择,以及“大数据平台”的盈利模式创新提供了理论参考。     

大数据背景下的商品需求预测与分仓规划

商品需求预测对于电商企业意义重大,对阿里电商平台的交易数据进行挖掘以获取有效特征,利用特征建立模型对未来两周这些商品的需求进行动态预测,并基于预测结果和成本最小的原则提出分仓规划建议.预测模型选择随机森林做回归,然后在残差分析的基础上建立报童模型求解分仓的库存规划.对特征数量众多的电商交易数据挖掘所建立的模型有助于电商企业进行有效的商品需求预测并据此制定成本更低的分仓规划.     

大数据背景下基于过程性评价的初中数学教学实践

随着信息技术不断升级和完善,特别是大数据平台进入教育领域,教学的过程评价突破了传统人工分析的模式,初中数学教学过程评价的关键在于教师教学和学生学习的过程中实时数据收集和统计.本文结合实践中提炼出来的信息技术助力初中数学教学评价的操作方法,并在此基础上总结出具有可推广价值的实践经验.