拍卖理论探讨

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1、WELCOMETOINTRODUCTIONOFELECTRONICBUSINESS电子商务(拍卖理论探讨)浙江工业大学经贸管理学院主讲人:张袆副教授E-mail:ddongg66@yahoo.com.cnContents拍卖的类型C2C的市场均衡市场完全成功市场完全失败市场部分成功市场接近失败改善均衡类型的方法*正向拍卖的机制设计9/9/20211拍卖类型——按交易主体数量稳定贸易(一对一):通过契约,在一定时期建立稳定交易关系,主要使用专用网,如EDI增值网、外联网或内联网,交易方一般为供应链成员。反向拍卖(竞标或招标):买家询价发标,卖方降价竞标,出价最低或较

2、低者中标。以企业为中心的私有电子市场,如大型企业零部件和原材料采购平台正向拍卖(普通拍卖):以企业为中心的私有电子市场,如大型企业对其他企业的产品直销平台,固定资产清理拍卖平台)随机交易(多对多):IPP,第三方电子交易平台,如阿里巴巴、网上证券交易平台、淘宝网、买麦网、浙江物流网、(Covisint)一个买家多个买家一个卖家(直销)多个卖家9/9/20212C2C市场的均衡根据效率的差异分类市场完全成功的分开策略均衡市场部分成功的合并策略均衡市场接近失败的混合策论均衡市场完全失败的合并策略均衡市场内卖者的行为都相同:不顾质量好坏都选择“卖”的行为。(消费者选择买

3、,虽然会买到差产品,但概率不大。)市场内卖者的行为不同:拥有质量好的商品---卖拥有质量不好的商品---不卖(没有差产品,所以消费着放心购买。)市场内卖者的行为都相同:不顾质量好坏都选择“不卖”,因为消费者已经完全没有购买信心了,好产品也没人敢买。9/9/20213市场接近失败的均衡条件---以二手车为例成交价格大于差车的伪装费用P>C买方损失的风险大于得益的机会p(g

4、s)×(Vg–P)+p(b

5、s)×(Vb–P)<0注:p(g

6、s)和p(b

7、s)为条件概率.Vg和Vb为好车与差车的价值.买方策略:纯策略:选择“不买”。(卖方只能选择“不卖”)→市场完全失败以一

8、定的概率随机选择“买”还是“不买”。(对差车,卖方也以一定概率随机选择卖还是不卖)→市场接近失败(市场还能运作)9/9/20214完美贝叶斯均衡假设:卖方拥有好车和差车的概率各为0.5,即pg=pb=0.5;Vg=3000,Vb=0,P=2000,C=1000。以下策略和判断构成完美贝叶斯均衡:1.卖方:好车一定卖,即p(s

9、g)=1,差车卖的概率0.5;2.买方:以0.5的概率随机选择买或不买;3.买方的判断为:p(g

10、s)=2/3,p(b

11、s)=1/3;根据贝叶斯法则,卖方选择卖的情况下车况好的概率:p(g

12、s)=[pg×p(s

13、g)]÷[pb×p(s

14、b)+

15、pg×p(s

16、g)]=[0.5×1]÷[0.5×0.5+0.5×1]=2/39/9/20215序列理性检验给定卖方策略和买方自己的判断,买方选买的策略的期望得益:p(g

17、s)×(Vg–P)+p(b

18、s)×(Vb–P)=2/3×1000+1/3×(-2000)=0给定买方策略,卖好车的卖方选卖的期望得益:0.5×2000+0.5×0=1000>0给定买方策略,卖差车的卖方选卖的期望得益:0.5×(2000-1000)+0.5×(-1000)=09/9/20216市场类型归纳Ppg×(Vg–P)+pb×(Vb–P)C0市场部分成功市场完全成功市场完全成功市场完全失败或

19、市场接近失败9/9/20217双价二手车交易12211(Ph,Vg-Ph)(0,0)(0,0)(0,0)(0,0)(Ph–C,Vb-Ph)(Pl,Vb-Pl)(Pl,Vg-Pl)低价低价高价高价好车差车买不买不买不买不买买买买9/9/20218完美贝叶斯均衡的策略和判断假设:Vg>Ph>Vb>Pl>0>Vb–Ph,且C>Ph卖方在车况好时卖高价,在车况差时卖低价;买方买下卖方出售的车子;买方判断:p(g

20、h)=p(b

21、l)=1p(g

22、l)=p(b

23、h)=19/9/20219关于伪装成本的探讨如果优质产品价格不可能降低,则提高C是改善均衡的唯一手段:1.狭义的伪装成

24、本:买方提高识别能力;2.广义的伪装成本:事后追究和赔尝的成本;3.诚实厂商提供“昂贵的承诺”。探讨:根据第2点,分析淘宝网平台对市场管理的失职问题。9/9/202110“奸商”与“淘宝网管”的博弈V:奸商使奸后不良收益(正效用);-D:网管被解雇的负效用;-P:奸商被抓后受惩罚的负效用;S:网官懈怠的正效用(奸商未使奸).淘宝网管0,00,S-P,0V,-D管好未管好网商奸不奸问题:马云的选择----加大对奸商的惩罚,还是加强对网管的监督和失职处罚?9/9/202111

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