基于价格歧视策略的多单元逆向多属性英式拍卖机制.doc

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1、基于价格歧视策略的多单元逆向多属性英式拍卖机制摘要:针对现有的多单元逆向多属性拍卖机制的市场分配效率都比较低,不利于社会效益最大化和采购双方长期合作等问题,设计了高效率的基丁价格歧视策略的多单元逆向多属性英式拍卖机制,利用线性混合整数规划建立赢者确定模型,并基于新建立的拍卖机制给出了拍卖流程和投标策略,为供应商提供投标决策支持然P通过设计数值实例和对比模拟实验收集数据,采取统计分析的方法验证了新设计的拍卖机制市场分配效率和采购方的效益都比较高。上述研究结果适用于通过逆向多属性拍卖与信息技术相结合的网I二白动化多单厄商品采购。关键词:多单元逆向多属性拍卖;拍卖机制;线性混合整数规划;价

2、格歧视中图分类号:H724文章标识码:A文章编号:1007-3221(2015)02-0163-07引言拍卖被认为是最有效的资源、商品或服务的分配方法或交易方式。多属性拍卖是拍卖人与投标人除了在价格之外还在其它属性上进行多重谈判的一种拍卖模式。多属性拍卖一般应用在采购当屮,即逆向多属性拍卖。比如在商品采购中我们不仅关心商品价格,还要关注商品的质量、保修期、交货期和供应商信誉等。由于逆向多属性拍卖重视买卖双方的兴趣偏好差异,极大地拓展了供应商的投标空间,使供应商在投标时更能充分发挥和利用其自身的竞争优势,在提供满足采购方需要的商品的同时,保证自身一定的利润空间,从而达到买卖双方“共臝”

3、的目的。解决了单一价格逆向拍卖所固有的重大缺陷:买卖双力*之间是零和搏弈及对采购物品的标准化程度要求太高。因而多属性拍卖H渐成为取代当前单一价格逆向拍卖机制的主流电子采购模式。Chcn_Ritzo,Bichler和Strecker等人采取实验研宂的方式发现对于采购者来说多属性采购拍卖优于单属性采购拍卖。由此可见,研宄逆向多属性英式拍卖更具有现实意义。如何建立数学模型确定拍卖的赢家,是多属性拍卖研究的重点。Che最早提出了多属性拍卖模型,但是Che的模型是建立在二维拍卖基础之上的,即只包括价格和一个质量属性的模型。Branco进一步考虑了各个竞拍人的成本是相互关联的情况,即建立了一个关

4、联价值模型,但是这种关联模型增加了竞拍双方的策略分析复杂性和计算难度。David将模型由二维扩展到1+m维。但David的模型的参数表示方法过于绝对化,不适合现实经济活动的诸多情况。孙亚辉:对David的模型进行了改进,并给出了基于此模型的多属性密封拍卖投标策略。上述研宂的共同特点是针对单物品一单元的商品采购,通过建立数学模型解决赢者确定问题和最优投标策略问题。除此之外,为了满足现实客观需要,许多学者针对单物品多单元的商品采购,通过建立数学规划模型,利用优化的理论,求解最优值,从而解决多单元多属性拍卖赢者确定问题。Teich和Wallcniusi将谈判和拍卖结合起来,提出了一种混合拍

5、卖机制谈判拍卖,用以解决多单元的多属性逆向拍卖。Bichler针对单物品多单元采购,建立了允许多个供应商同时中标的混合整数规划模型,改进了以往的模型基木都是只允许一家供应商中标的局限性。Kameshwaran考虑了根据采购量进行折扣,满足商务约朿限制以及根据多个目标进行评标等因素,然后利用目标规划求出最优解评标。Zhang和Jiri设计了一个多轮次的多属性逆向拍卖机制(MMRA),该机制的特点是允许订单可分,即可以有多个中标人共同提供个具有相同属性配置类型的商品,然后运用混合整数规划求解赢者确定问题。姚升保在Zhang和Jin提出的拍卖机制基础之上进行了改进,然后通过数字模拟实验验证

6、改进的机制能够品著地提高拍卖收敛速度。然而,上述针对多单元的多属性逆向拍卖机制,有一个共同的不足:供应商只能对相同属性配置类型商品的单位价格进行投标,而不能对相同属性配置类型的商品不同的供应量分别投标,也就是不允许不同的供应商由于投标商品数量不同,即使足相同属性配置类型的商品,折算成单位价格也可能不同这种情况出现,即不允许所谓的“价格歧视”出现。价格歧视是厂商对于不同消费群体或不同市场实行差别价格,以实现最大限度利润的一种策略性定价行为。价格歧视作为一种垄断价格,它既是垄断者获取最大垄断利润的一种手段,乂会导致不公平竞争,理所当然地应该加以限制。但是,限制价格歧视并非要取消一切价格歧

7、视,因为歧视性定价行为并非一概被视为非法,只有可能限制有效竞争,形成垄断的行为才被相关法律所规制。而且按照经济学家的分析,价格歧视有利于资源配置效率的提高,通过价格歧视不仅可以使企业自身利润最大化,还可以增加社会福利。在采购拍卖当中,如果实行统一价格,市场分配效率低,Parkes和Kalagnanam认为在采购双方长期合作的情况下,市场分配效率低的拍卖结果会令供应商对买家的公平性产生怀疑,降低供应商以后竞标参与的积极性,最终导致很难实现社会福利最大化,因而

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