电子商务中最优网络拍卖方案论文

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1、电子商务中最优网络拍卖方案论文内容摘要:本文研究了电子商务环境中,当拍卖参与者不确定时拍卖人的最优拍卖方案的设计和特征。我们用泊松过程来描述拍卖参与者得到达,比较了两种拍卖的停止规则下的最优拍卖,并用例子进行了说明和比较。关键词:拍卖泊松过程停止规则拍卖这种交易方式有着悠久的历史,拍卖这种交易方式起源很早,根据记载公元前500年的中亚巴比伦地区,男人们通过拍卖的方式来得到妻子。拍卖在古罗马也很盛行,人们用拍卖的方式出售战利品.freelonvalue),对于各种拍卖的研究出现在各种管理学的杂志中。到了八十年代,拍卖理论的研究也出现了

2、新的重要进展。Reliey和Samuelson(1981),Myerson(1981)同时证明了更加一般的“收益等价原理”:在任何两个不同私人价值拍卖模型中,如果物品总是由评价最高的人得到,并且评价最低的人在两个模型的收益是一样的,那么这两中拍卖产生相同的预期收益。而且,Myerson(1981)也证明了一般的最优拍卖机制的设计要满足的条件。同时,Milgrom和yerson(1981)证明的一般最优拍卖机制中参与者的数目就是固定的。在重要物品的拍卖时,通常要有一段筹备时间,为传播拍卖的消息以便吸引足够的竟价者,使拍卖顺利进行。但是

3、在网络的环境中,参与拍卖的参加者是可以变化的,拍卖的参与者受浏览拍卖网页的人数的影响,可以认为这是一个随机变量,因而在拍卖的设计时要考虑这个因素。对于这种情况,我们可以用下面的一个例子来说明。假设你有一台随身听,现在的潮流是听各种款式的MP3播放机,你也想加入潮流之中,但是你的现款不够。这时,你想到把随身听卖掉。你经常上网,知道网上拍卖很流行,你就想把它拍卖掉。你需要钱,希望随身听越快卖掉越好,但是你也希望能卖一个好价钱。你开始拍卖时不知道会有多少人参加拍卖,但你知道上网的人中参与你的拍卖的人有一定的分布。你可以确定拍卖持续的时间来

4、进行拍卖,你也可能等不急,只要有一定的参与者可以结束拍卖。这样,就有两种不同的规则可以结束拍卖,在这不同的规则下,最优的拍卖应当是什么样的形式?由于参与者到达是随机的,你要在人数和时间之间进行权衡。本文研究这样一类模型,参与网上拍卖的竟价者服从泊松过程,拍卖者具有时间偏好的情况下,两种拍卖结束规则下的最优拍卖设计。第一种规则是“定时规则”:规定拍卖开始和结束的时间,拍卖持续的时间是事前规定的,在拍卖进行的时间内,参与者服从泊松分布。第二种规则是“定员规则”:规定拍卖开始的时间和参与者数目,当拍卖持续到参与者达到规定的数目时拍卖结束。

5、在文章接下来的部分中,第二节模型的基本定义和假设。为了便于比较和分析,第三节是参与者数目固定时最优拍卖机制的设计,第四节和第五节分别讨论“定员规则”和“定时规则”下的最优拍卖机制设计问题,第六节是一个例子,最后一节是对文章的总结和评注。二、模型这里我们使用私人价值的框架,参与者都是风险中型的,只拍卖一单位的物品。对于此物品,拍卖者的估价为,拍卖者的贝努利函数,这里是拍卖者的时间偏好率,是拍卖结束的时间,我们假设拍卖结束时,得到收入。这样,拍卖者的效用函数=,这里,其中表示“定时规则”,表示“定员规则”,不同的规则下有不同的参与者数目

6、和拍卖结束时刻。我们假设当拍卖开始后,到达的买者的数目服从参数为的泊松过程,即有:(1);(2);(3)有独立增量的性质。这里,我们记拍卖开始的时刻为0,表示到时刻时买者的数目。是泊松过程的参数,表示单位时间到达的人数。下面我们定义拍卖的停止规则:“定时规则”是一个实数,表示拍卖持续到时刻停止,拍卖者决定拍卖停止。(2.1)“定员规则”是一个整数,表示当参与者的数目达到时,拍卖者决定拍卖结束。(2.2)我们可以看到,在“定时规则”下,拍卖持续的时间是固定的,但是参与者的数目是不确定的,根据泊松过程的性质我们知道在有限的时间内参与人数

7、也是有限的;在“定员规则”下,参与者的数目是确定的但是拍卖持续的时间是不确定的。我们令表示在“定员规则”下拍卖结束的时刻,则根据泊松过程的性质我们知道服从参数为和的伽马分布,分布密度函数为,,平均等待时间为有限值。令表示拍卖结束时竟价者的集合。表示拍卖参与者的数目,在不同的规则下,有不同的含义。在“定时规则”下,是个随机变量,。在“定员规则”下=,是一个固定的数。对于每一个,参与者的私人评价为,贝努利函数。这里有连续分布表示评价小于的概率,具有连续密度函数,分布的支撑为=,在上严格正。同时,我们假设是的单调增函数。我们用表示拍卖结束

8、时所有可能的参与者类型组合的笛卡儿集,。。对于每个,我们用表示其他参与者所有可能的类型组合。我们假设参与者之间的评价是独立的,并且都独立于到达的泊松过程。三、固定数目参与者的最优机制根据显示原理(revelationprinciple

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