拍卖机制

2024-10-02

拍卖机制（共4篇）

拍卖机制篇1

房价的不断飙升, 对民生生计造成巨大的影响, 引起国家与社会的广泛关注, 国家不断出台相关政策措施对房价进行空制, 但是房价仍旧居高不下, 甚至仍然存在上涨趋势。究其原因是由于我国国有土地拍卖机制存在不合理的情况, 单一的拍卖机制使土地的出让价格不断增长, 从而引起房价的飙升, 阻碍了我国小康社会的全面实现, 因此要改革我国国有土地拍卖机制, 有效解决我国民生大计问题, 推动社会主义事业的顺利发展。

一、我国国有土地拍卖机制出现的问题

(一) 单一国有土地拍卖机制导致地产商之间竞争加剧。

拍卖作为交易方式的一种普遍应用于社会经济的各个领域, 拍卖有很多种, 基本有增价拍卖、减价拍卖、第一价格和第二价格拍卖等, 而在土地市场中, 土地作为一种基础生产资料, 成为地产商之间主要的竞争对象, 尤其是利润较高的土地资源。但是由于我国目前仍旧采取传统的拍卖方式, 而引发了土地拍卖之间的竞争。我国目前基本采取第一价格的拍卖方式, 也就是增价拍卖方式, 哪个地产商出价高, 那个地厂商就能获得竞标成功, 由此也就导致地产商与地产商之间的竞争, 主要是由于地产商既要把握利润空间, 又要在拍卖中出价最高, 从而导致各拍卖商之间的竞争, 但是如果拍卖价高于出价后, 甚至可能造成地产商的亏损。为了弥补亏损, 房产商只能提高房价。

(二) 底价保留机制导致政府部门与地产商之间的矛盾加剧。

政府部门与地产商之间的矛盾加剧主要表现为以下几个方面:一是国有土地的供给方是地方政府, 需求方是地产商, 两者都为了追求利益的最大化, 从而造成了两者之间出现了供需矛盾;二是土地拍卖中保留底价加剧了政府与房产商之间的矛盾。保留底价指的是地方政府为了防止土地拍卖出现价格过低的情况, 而保留一个底价, 这个底价一般是根据地段位置、面积以及规划情况等设置底价。一般情况下地段越好、面积越大保留价格也就越高。但这种底价设置也使政府部门与地产商之间的矛盾不断加剧, 比如说:政府部门所设置的底价是密封保存的, 拍卖完成之后才会公开, 如果出价高于底价才能称之为交易成功, 但是如果低于拍卖底价时就不能成功, 但是由于单一的竞价拍卖方式, 导致房产商为了在竞争中获胜只能在拍卖时不断提价, 这就造成了政府部门与地产商之间的矛盾。

(三) 国有土地拍卖机制不完善导致出现串谋行为。

由于国土拍卖机制中的不足, 很容易使地产商之间联合起来串谋情况出现, 这样能够更好地以最低成本获得土地使用权, 串谋的行为也是在国有土地拍卖中经常出现的情况, 这就使土地交易失去了公平公正性, 同时也影响了政府部门的财政收入。由于我国土地竞拍中采取的是增加拍卖模式, 在此种情况下地产商为了降低出价, 往往会联合几个地产商串谋从而减低地产商的开发成本, 获取更多的利润。另外, 由于进入土地市场成本较高, 很多企业没有足够的资金成本参加到土地竞争中去, 很多企业为了能够获取资格而相互联合起来进行串谋, 这也是企业减少成本的普遍做法。

(四) 土地出让机制存在弊端。

由于土地转让机制存在一些弊端, 给我国国土资源造成巨大的浪费, 土地出让金是地方政府主要的财政收入来源, 政府部门为了获取更多的出让金, 在没有合理规划的情况下, 不断扩大国土的土地转让规模, 甚至为了获得更多出让金, 而不去考核房产商的资质, 单纯以价格的高低当成是获取土地的标准。而这些土地被房产商获得以后, 房产商不能按时开发设计, 为了获得更高的利润闲置土地或者是转让出去, 这在无形中浪费了很多的土地资源。同时由于土地被政府部门垄断, 从而导致了土地市场的秩序混乱, 由于底价保留问题以及竞标入场标准等因素影响, 很可能出现违规操作的行为, 甚至可能出现腐败现象。再者, 由于土地出让是地方政府部门财政收入的主要来源, 因此政府为了扩大土地规模会征收大量土地, 甚至有些地方不惜以强拆的方式来扩大土地规模, 从而影响了社会秩序, 不利于社会的稳定发展。

二、解决我国国有土地机制现存问题的对策

(一) 健全土地交易市场的法律法规体系建设。

目前我国关于土地市场交易的法律法规体系尚不完善, 为了规范土地市场的行为, 必须加强健全土地交易市场的法律法规体系建设, 可以从多方面进行完善。完善市场土地交易管理制度, 以法律形式规范土地交易的程序以及规则;健全征地制度, 合理规划城市建设, 对征地的范围、权限以及形式进行明确的规定, 如果出现违法征地行为必须严肃处理;完善土地补偿制度, 制定土地拆迁的补偿标准, 并要严格按照规定执行, 加强监督管理, 使失去土地者能够得到及时的补偿与安置。完善土地交易后续监管制度, 严禁出现囤地行为, 严惩企业没有按年限及没有按规划用地的行为, 并要严肃处理没有按照拍卖协议进行开发、转让以及侵占土地的行为;改革土地财政收入相关制度, 把土地出让金纳入到地方政府财政预算中, 避免出现过于依赖土地出让金的情况, 完善税收制度, 根据土地使用用途的差异、地理位置优越度等收取差异的税收制度。

(二) 改革土地出让制度。

根据我国的现有国情, 不断调整改革国有土地制度, 以推动我国国土市场的有序进行。一是要改变政府部门在土地市场上的垄断地位, 而且土地供给的垄断也是土地以及房价不断上涨的主要原因。打破地方割据局面建立全国土地供应机制, 规范土地二级市场的行为, 整合国有土地资源, 促使土地资源的利用率不断提升。二是制定符合我国国情的土地市场准入机制, 使土地市场的供应主体朝着多元化的方向发展, 为已经建好的小产权房找到合法的途径。规范土地转让行为, 使土地协议转让的比例不断缩小, 推动土地市场化建设的进程。

(三) 制定土地拍卖的新规则。

把竞争机制引入土地拍卖模式之中, 促使土地市场朝着市场化方向推进, 促使土地交易更加公平公正, 防止交易过程中出现违规操作的情况以及腐败现象。以目前土地拍卖规则现状来看, 主要是由于单一拍卖标准以及单项交易方式导致土地价格不断增长的局面。因此, 为了让土地拍卖发挥实质作用, 需要重新设计并制定新的拍卖规则, 使土地拍卖的标准更加多样化。根据我国的现有国情, 可以把土地拍卖与民生以及社会福利等有效联系起来, 让土地拍卖为社会发展作出重要贡献。

(四) 调整与完善土地交易制度。

由于国有土地按照区域进行了分割, 从而造成土地利用效率相对较低, 根据此种情况可以积极整合国土资源, 完善土地交易制度, 尤其是制定全国统一的土地交易制度, 可采用双向的拍卖模式, 扩大土地交易的成功机率。国家可以直接掌握土地的管理权, 从而简化土地交易环节, 不仅能够避免发生串谋行为以及腐败行为, 而且可以利用国家宏观调控手段, 对房地产市场进行调控, 把房产商的利益与购房者的利益联系在一起, 比如说:可以把房产商的开发中必须有一定比例的保障住房或者廉租住房等促使民生体系以及社会福利体系得到进一步完善。

三、结语

总之, 原有的国土拍卖体制已经不能适应新形势的发展, 必须要进行改革, 可以采用土地双向拍卖模式, 不仅能够有效打破政府部门对土地的垄断地位, 而且能够减少土地市场中出现的买卖双方地位不平等的现象, 使土地交易竞争更加公平公正, 土地交易价格也更加平稳, 从而推动社会主义建设事业的顺利发展

摘要：我国国有土地拍卖机制不合理是引起房价飙升的主要原因, 因此要改革完善我国国有土地拍卖机制。本文分析了我国国有土地拍卖机制出现的问题并提出解决对策。

关键词：国有土地,拍卖机制,地产商

参考文献

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[3]钟林, 唐小我, 倪得兵.基于双向拍卖模型的农地流转交易研究[J].预测, 2010, 2

拍卖机制篇2

首先登台亮相的是高羽隆的笔芯，他出价10元，我们采用的钱是那边使用的钱―校币。

何同学一马当先出了20元，结果被肖权峰一枪毙命，出了30元，何同学也不甘示弱地往上加价40元，结果他们一直往上加价，直到肖权峰把他抬价到80元，这才满意地点点头，不再加价。唉，高羽隆赚大了。就这样一轮接一轮，有的被坑，有的赚很多校币。到了拍卖书了，卢秋琳一见到书，犹如饿狼扑食，激动地一下子站起来，恶狠狠地警告我们：“不许跟我抢。”这一声为之巨大，而我却无视眼前的“女汉子”，在心里默默地叫着，等会儿，让你从800元坑到20xx元校币。卢秋琳刚喊完，我就激动地叫道：我加一块钱，她也不惜不切往上加了200元，我慢悠悠地又往上加了一块钱，卢秋琳向我发出“杀人眼刀，大有杀人之势。”我不理会她继续狐假狐虎威，将她坑到了3000元。轮到我要买某个产品，卢秋琳就加以反击，我一眼就识破她的计划，顺水推舟。当她喊时，我假装决定不买，她急了(她原本对那个东西不感兴趣，只想报复我而已。)后来，我又按原价买了。

拍卖机制篇3

网格资源预留[1]可以视作网格资源管理系统(GRMS)中调度功能的一部分,它一方面根据用户的请求,为用户在特定的时间内预留一定数量的资源,从而可以保证任务在开始执行时获得必要的资源,为用户提供一定的QoS(Quality of Service)保证,另一方面,资源预留也可以优化资源的使用,提高资源的利用率。因此,资源预留自提出之日起便受到人们的关注。

在为资源预留建模的过程中,可以运用经济学的原理。基于竞争性的市场经济的网格资源预留模型更适合分布的、复杂的、带激励性质的环境下的资源管理:资源用户相当于商品消费者,资源提供者相当于商品供应商,用户使用供应商的资源并支付费用。这种利用经济模式管理网格资源的方式,将权利交到用户和资源的拥有者手中,用户和资源拥有者为实现效用或收益最大化做出他们自己的决策,这就使调度由以系统为中心转向了以用户为中心,用户可以自己作出决定以最小的代价获取最好的性能。

经济机制中的拍卖机制是通过多个资源需求者以不同的价格竞争资源,最后由“拍卖师”依据不同的准则选定中标人并确定资源成交的价格。常见的拍卖都属于单向拍卖形式,即“一对多”(1:N)的市场结构。而双向拍卖是一种全新的拍卖形式,它的市场结构是“多对多”(M:N),即买卖双方都不止一个的情形[2]。这种拍卖形式使买卖双方同时失去了各自在单向拍卖中的相对优势,他们之间的关系变为一种供给和需求的平等关系。双向拍卖特别适合于网格环境下众多买卖方的交易,在网格资源管理中具有广阔的前景。近些年来,双向拍卖在经济学研究领域备受关注。

本文重点研究经济模型在网格资源预留机制中的应用,针对网格环境存在多资源提供者和多资源请求者等特点,引入双向拍卖价格机制,提出了一种基于双向拍卖机制的网格资源预留策略,实现网格资源灵活有效的管理。

1 相关工作

目前,对网格资源提前预留的研究主要包括:文献[3]提出了一种兼顾排队任务的资源预留机制,优化非预留任务的平均等待时间,有效的控制了资源预留的滥用,提高了预留的有效性;文献[4]提出了一种基于动态资源预留的任务映射算法,该算法基于为关键任务动态预留资源来缩短任务的执行时间,优化调度性能;文献[5]提出了一种统一的资源预留策略,将计算资源和其它资源统一调度来提高调度效率等等。

从目前对资源预留的研究来看,预留系统还存在两个急需改进的问题:

(1)已有模型中,用户预留请求虽然包含有明确的或灵活的任务开始时间、结束时间、资源数量需求等约束条件,但是由于资源被不同的组织所拥有,要吸纳各类资源拥有者加入网格,就必须满足他们各自的需求,因此,传统的资源分配方法已经不能满足需要。

(2)许多已有的研究局限于单一的资源提供者,采用集中式的优化算法选择预留请求,实现资源利用率的最大化,而没有考虑网格资源的可选择性问题。

鉴于此,本文引入价格因素,建立包含价格机制的资源预留服务,使得资源的拥有者可以通过贡献其资源为他人所用来获得利益的激励。同时,针对问题(2),本文借鉴近年在经济学领域备受关注的双向拍卖的特点,提出特别适合于网格环境下众多买卖方交易的M:N的资源定价模型,这增强了对网格资源进行有效激励、方便灵活的管理,具有广阔的前景。

2 有价格的网格资源预留模型

在 GGF GRAAP 工作组制定的有关提前预留技术的文档“Advance reservations: State of the Art”[6] 中,明确了网格环境下资源提前预留的定义:由资源的请求者通过协商过程向资源的所有者获取对该资源在某一时间段内的授权。从定义我们可看出资源预留有三个要素:第一个要素确定了预留资源的未来占用时间,第二个要素确定了对资源性能的需要,第三个要素指出了预留获得的方式要通过用户和资源所有者的协商。

在有价格的网格资源预留模型中,我们依据上述三个要素定义资源预留请求,并在已有的资源预留模型中加入价格机制,采用双向拍卖的策略对资源进行定价,实现有价格的资源预留,以此来激励资源的拥有者提供可用资源,吸引更多的资源加入网格。资源预留过程如下图1所示:

3 基于双向拍卖的资源定价策略

3.1 系统的参与者

双向拍卖机制中分三类参与者,系统框架如下图2所示:

a、资源供应商代理(Resource Supplier Agents,RSA):

资源供应商代理代表资源的拥有者提供其所有拥有的资源为用户提供有偿服务,资源将通过双向拍卖的方式进行有偿预定。这里我们只考虑单一的系统资源,例如CPU、内存、存储器、网络带宽等。

b、资源消费者代理(Resource Consumer Agents,RCA):

资源消费者代理代表用户按照用户的需求参与资源竞争,将用户的应用请求转换为对资源的请求,在网格市场发布资源需求。RCA可以是计算机软件或直接是用户本人。

c、拍卖管理者(Auction Manager,AM):

匹配资源买卖双方。网格资源管理者负责管理和监控系统中资源的竞拍和预留过程,受理合法的竞拍请求,发布当前的资源价格,决定拍卖的胜者等任务。

3.2 系统思想和拍卖流程

在基于拍卖的市场中,由于资源的交易是不断进行的,因此,拍卖的过程也是连续的,但是为了方便统计以及交易双方可以调整自己的价格,可将拍卖过程按轮进行,每轮拍卖持续的时间Tg由AM统一设定。

双向拍卖定价策略是在交易的多个资源买方和多个资源卖方中进行匹配。假设网格资源消费者(买方)的个数记为m,资源供应商(卖方)的个数记为n,系统共有L=m+n个参与者。拍卖流程如下:

(1)资源供应商代理和资源消费者代理分别代表各自的资源域向资源的管理者发布供求信息,信息包括资源的类型、起始时长、持续时间、起始价格、涨幅(对于RSA是跌幅)、底限价格、当前价格。

(2)RCA根据对市场的了解情况和自己对计算资源的需求程度向AM提交自己的资源预留请求;RSA根据自己的成本情况向AM提交自己的资源供应情况;AM对本轮中接受到的买卖双方的初始价格分别进行排序,资源消费者i向AM提交的单位计算资源出价(biddingprice)记为x[i],资源供应商j向AM提交的单位计算资源开价(askingprice)记为y[j].,AM对RCA的标价进行降序排序,设为:x1> x2> x3>…>xm 。AM对RSA的开价进行升序排序,设为:y1

(3)提供最低价格的RSA与出价最高的RCA进行匹配(当x[j] >= y[i],成交价则为双方出价的均值),然后出价第二高的RCA与要价第二低的RSA交易,这样的过程持续下去,直到余下的RCA的出价均低于RSA的要价。如果存在出价相同的情况,则按照先来先服务的原则进行匹配。

(4)拍卖按轮次连续进行。当供需双方条件相符,但是价格达不成一致时,在下一轮拍卖前,资源提供方的价格按照提前设定的拍卖策略,减少Pchange,资源需求方则按照拍卖策略增加Pchange,重新转到步骤(2)。成交前,供给方和需求方可实时修改价格方面的参数,例如根据拍卖状况适当调整底限价格。

(5)成功匹配的RCA退出拍卖系统,发送到资源管理者处,进入已接受的资源请求队列,询问是否能够在[Tstart ,Tstart + Tlast]时刻段内预留资源量 N。如果资源调度系统能接受该请求,则返回给用户一个表示预留成功的信号。同时资源预留请求进入资源上的预留队列,等待调度。如果不能接受预留请求,则它响应一组可以开始预留的时间,用户可以选择一个和 Tstart 相近的实际开始时间 Ta,或重新排入需求队列,寻找新的资源提供者。

五个过程循环进行,形成活跃的计算市场。在这过程中,可能要有新的参与者加入,也可能有参与者退出,在参与者众多的市场中,少量参与者的进入与退出市场不会影响市场的正常运转。

4 双向拍卖的定价算法

我们将网格中m个资源消费者(买方)的资源请求队列表示为X=,将网格用户资源预留请求表示为七元组x[i] =(Tstart,Tlast,N,Pstart,Pchange,Plimit、price),其中,x[i]为第i个用户对资源的预留请求;Tstart为任务执行的起始时间;Tlast为资源持续使用时间;N为第i个用户对某资源的具体需求量;Pstart为起始价格;PChange 为涨幅(对于RSA是跌幅);Plimit为底限价格;price为用户对所请求资源当前的出价。n个资源供应商(卖方)提供的资源集可表示如下Y=,Y[i]=(Tstart,Tlast,N,Pstart,PChange,Plimit、price),其中各变量所表示的含义不再赘述。AM对资源消费者和资源供应商按出价和卖价进行排序,为简化表示,我们单独构建了出价和要价数组,算法如下:

Function sort(x[m],y[n])

/* 对资源消费者价格数组降序排序 */

for j from 1 to m-1

for i from 1 to m-j

if x[i].price < x[i+1].price

then x[i]与 x[i+1]交换

endif

endfor

/* 对资源供应商的要价数组升序排序 */

for j from 1 to n-1

for i from 1 to n-j

if y[i].price > y[i+1].price

then y[i]与 y[i+1]交换

endif

endfor

AM对拍卖价格的匹配算法如下:

/* 资源消费者价格数组x[m]

资源供应商价格数组y[n] */

Function match(x[m],y[n])

for i from 1 to m

if x[i].price >= y[i].price

then 匹配成功 flag[i=1;

/* 中标价格为资源供应商和消费者的均值 */

x[i].price = ( x[i].price + y[i].price )/2

else

匹配失败结束循环

end-if

end-for

Function reprice(x[i])

/* 一轮拍卖结束后,资源消费者的重定价 */

x[i].price = x[i].price + x[i].Pchange;

if x[i].price > x[i].Plimit

x[i].price = x[i].price - x[i].Pchange;

end-if

return x[i].price;

5 实验与结果

为了验证提出的基于双向拍卖的网格资源预留机制的效率,我们编制了仿真程序进行仿真试验。首先,假设资源供应商提供的资源的成本是 cost,对于资源消费者其价值是value,卖者和买者分别同时选择要价s和出价p,cost、value、s、p分别在[0,1000]上取值。如果s≤p,则双方在p=(s+p)/2上成交,卖者的效用为us=(s+p)/2-cost,买者的效用为ub=value-(s+p)/2;如果s>p,则没有交易发生,双方的效用均为零。

在此,我们只考察买卖双方个数相等或相近时参与者个数对双方效用的影响。在实验中,资源消费者对CPU资源的需求量和资源供应商对CPU资源的供给量分别服从均匀分布f1=f2=U(1000,10000)(单位:Mflops)。资源供应商边际成本服从均匀分布fc=U(50,80)(单位:Grid$/1000Mflops),资源消费者边际支出fv分别服从均匀分布U(30,60),U(50,80),U(70,100)。买卖双方个数相等,即m=n,取值分别为20,60,100,300,600,800,1000。每种情况的效率取100次实验的平均值。实验结果如图4所示:

从图4中可以看出,效率是和参与拍卖的买卖双方的个数成正比的,参与的用户越多,效率也就越高,由这个实验结果,可以看出该拍卖机制适用于有大量拍卖参与者的情况,这非常符合网格系统的要求。随着资源消费者边际支出由U(30,60)变化到U(50,80),再变化到U(70,100),相应的效率在不断增加,这说明资源消费者相对资源供应商的边际成本越高时,成交的机率增大,相应地效率也增加,这符合经济活动中的实际情况。

模拟试验表明,基于双向拍卖的资源预留机制中,资源供应商和资源消费者双方只有充分把握市场行情,合理的出价要价,才能提高预留请求的接受率,双方才能获得最大收益。

6 结论

运用市场机制解决网格资源分配问题是网格资源管理的重要研究方向。针对不可存储的网格资源,资源利用率低,价格波动大,将拍卖理论应用于网格资源预留,结合原有的预留模型给出了一种可行的灵活市场定价策略,即基于双向拍卖理论的网格资源预留机制。模拟试验表明这种灵活的市场定价策略很适合网格资源预留机制,本文采用定价和竞标拍卖分配空闲网格资源来实现QoS的方法为网格资源管理开辟了一条新的思路。

参考文献

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[5]Yang Changxing,LV Zhenheng.A Unified Resource Reserva-tion Pollicy[J].Computer Engineering and Applications,2005,(24):144-145.

拍卖机制篇4

收入管理是指企业以市场为导向,通过对市场进行细分, 对各子市场的消费者行为进行分析、预测, 确定易逝性产品最优价格和最佳存量分配策略以实现收入最大化的过程[1]。近年来,国内外越来越多的提供服务性产品的企业开始把收益管理作为使其收益最大化的重要工具,随着网络的迅速发展带来越来越多的网上交易,使得通过网络进行易逝性产品拍卖成为了一种非常流行的获得产品和服务的方法,也促使了运用拍卖理论研究收益管理问题的发展。实践证明,网络拍卖降低了信息、交易和参与成本, 降低库存, 提高了收益, 并给买卖双方带来了更大的便利,也使得他们有机会进入更大的市场。有大量研究都关注了最优拍卖机制的设计,标志性的如Myerson(1981)和Riley、Samuelson(1981),他们证明当竞标者为风险中性、有独立的私有价值时,标准拍卖机制(如第二价格拍卖)是优于其他可行销售机制的[2,3]。运用拍卖理论解决收益管理问题的研究最近几年才出现: 如E.Pinker等(2001)提出运用一个标准的多数量序贯拍卖模型,将前阶段发生拍卖的竞价数据及时反馈而改进后续拍卖的管理[4]; M.Eso(2001)针对两个给定城市间航班剩余座位分配运用迭代在线拍卖机制进行了分析[5]; Cooper和Menich(1998)提出了航运网络机票拍卖的VCG机制,该拍卖方式没有体现销售过程的动态性[6]; Vulcano等(2002)针对收益管理设计了单资源产品的多期动态拍卖MSP机制,提出一种修正的多单位封标二级价格拍卖机制,并推出了竞标方的占优对称均衡策略[7]。这些研究都是在假定竞标者风险中性的前提下进行的。

一些学者也试图研究在竞标者为风险规避时的最优拍卖机制,但是由于缺乏对卖方和失败买方之间的转移成本的考虑,使得基于风险规避买方的最优拍卖机制没有出现。因此,引入一些简单可行的工具来改进竞标者为风险规避时标准拍卖的性能成为在线拍卖的研究方向。现在许多易逝性产品的拍卖中引入了“现在购买(Buyout)”期权,这一固定价格拍卖机制赋予竞标者将来以特定价格立即购买在线拍卖产品的权利,是标价销售和传统拍卖销售机制的有效融合。“现在购买”期权如今已在服务性产品拍卖网站得到广泛应用,并取得了显著经济效益:比如eBay引入“Buy-It-Now”,Yahoo引入“Buy Price”,Amazon引入“Take-It”等,这些都是现在购买期权的不同形式。当高于预定价格的常规竞价提交,eBay所用的“Buy-It-Now”期权立即消失,所以又称为“暂时期权”; 相反,在Yahoo和Amazon中“现在购买”期权仍将存在直到期权被执行或者拍卖结束,于是被称为“永久期权”。以上提到的所有拍卖网站都使用静态现在购买期权,即现在购买价格在开始就固定了,并不会在拍卖过程中改变。本文考虑加入现在购买期权来研究基于风险规避顾客的收益管理中最优拍卖机制问题,采用Stackleberg主从博弈模型研究参与人策略,建立竞标者策略的纳什均衡,以达到最大化易逝性产品生产企业的收益的目的。

1 模型描述

假设销售方拥有某种同质的易逝性产品,准备在一个有限的时间内售出,在销售结束后剩余产品的价值为零,销售方采用带有现在购买期权的在线拍卖机制销售这种易逝品。假设每个顾客都是风险规避的竞标者,参加拍卖的顾客数n是非负的离散型随机变量。他们的到来服从泊松分布,假设对于投标者i(i=1,2,…,n),对所需求产品都有独立的私有价值vi,并且在区间 $[\underline{v}, \bar{v}]$ ,所有竞标者的私有价值服从统一概率分布F(·),失标者的收益为零。假设拍卖期的顾客数和估价向量相互独立。

建立一个两阶段连续博弈模型,在第一个阶段,卖方设置一个开始价格s,并且决定是否在加入现在购买期权;在第二个阶段,竞标者根据卖方设定的拍卖结构决定是否参与,参加后是竞标购买还是通过固定现在价格B直接购买。如果将所有竞标者看成一个整体,整个模型就近似为一个Stackelberg主从博弈模型(如图1所示),卖方作为主方构造拍卖结构并且决定主要参数(s,B),竞标者作为从方接受卖方设定的拍卖信息并做出是否参加竞标或者以固定价格B直接购买的决策。

2 优化模型设计

2.1 参与人策略

为简化分析,设定在易逝性产品在线拍卖销售过程中有两类竞标者参与拍卖,第一类竞标者和第二类竞标者,其对所需求产品都有独立的私有价值vi, 并且 $v (v \in [\underline{v}, \bar{v}], \bar{v} \geq 0) ‚ F (v_{i})$ 和f(vi)分别代表累积密度函数和概率密度函数服从统一的分布,模型有如下假设:

假设1 风险率 $\frac{f (v)}{1 - F (v)}$ 在v上是递增的;

假设2 $\underline{v} \frac{f (\underline{v})}{1 - F (\underline{v})} \geq 1$ , 即不设置保留价格是最优的;

假设3 买方都具有相同常数绝对风险规避的效用函数(constant absolute risk aversion,CARA),伯努利效用函数 $u (v) = \frac{1 - e^{- a v}}{a}, a > 0$ ,参数a∈(0,∞)表示了竞标者风险规避度,a值越大表明竞标者风险规避程度越高。

假设4 第一类竞标者拥有“现在购买”期权,允许他在拍卖中以卖方设定的固定现在购买价格B购买产品。

第一类竞标者有两种策略执行现在购买期权或者提交竞价,第二类竞标者的策略只能提交竞价购买。考虑两阶段博弈模型,第一阶段竞标者选择选择是否执行现在购买期权购买产品,如果选择是,博弈结束;否则现在购买期权消失,所有的竞标者参与第二阶段的第二价格拍卖。

引理1 如果第一类竞标者选择提交竞标,按照私有价值出价(即诚实出价)是他的弱占优策略;第二类竞标者的弱占优策略也是诚实出价。

引理1在拍卖的许多经典理论研究中已有证明。如果竞标者选择执行现在购买期权,他的期望效用为:

$U^{B Ι Ν} (v_{1}) = u (v_{1}) = \frac{1 - \exp (- a (v_{1} - Ρ^{B}))}{a} (1)$

如果他选择不执行期权并且竞标参与第二价格拍卖,他的期望效用为:

$\begin{array}{l} U^{B Ι D} (v_{1}) = F (v_{1}) E (u (v_{1})) \\ = F (v_{1}) E (\frac{1 - \exp (- a (v_{1} - \tilde{y}))}{a} | \tilde{y} \leq v_{1}) \\ = F (v_{1}) \int_{\underline{v}}^{v_{1}} (\frac{1 - \exp (- a (v_{1} - y))}{a}) \frac{f (y)}{F (v_{1})} d y (2) \end{array}$

当UBIN(v1)≥UBID⇒PB(v1)≤PB*(v1)时,竞标者更偏向于选择执行现在购买期权,容易得到: $Ρ^{B *} (v_{1}) = v_{1} + \frac{1}{a} \ln (1 - F (v_{1}) + \int_{\underline{v}}^{v_{1}} e^{- a (v_{1} - y)} f (y) d y)$ 。

引理2 在均衡策略中, 当且仅当PB(v1)≤PB*(v1),第一类竞标者执行现在购买期权,否则按照私有价值诚实出价参与后续第二价格拍卖。PB*(v1)是具有私有价值的v1竞标者是否执行现在购买期权的无差异阀限值。

从引理2可知,如果具有特定价值类型vB的竞标者对于是否执行现在购买期权是无差异的,任何私有价值高于vB类型的竞标者更偏向于执行现在购买期权,更低类型的竞标者偏向于参与第二价格拍卖的竞标。

引理3 $\frac{d (Ρ^{B^{*}} (v))}{d v} \geq 0, v \in [\underline{v}, \bar{v}]$ 。

证明 $\frac{d (Ρ^{B^{*}} (v))}{d v} = \frac{1 - F (v)}{1 - F (v) + \int_{\underline{v}}^{v} e^{- a (v - y)} f (y) d y} \geq 0, \forall v \in [\underline{v}, \bar{v}]$ 。

从引理3可以看出,私有价值vB是竞标者是否执行现在购买期权的无差异阀限值,当竞标者的私有价值v>vB,将更偏向于现在购买期权。

在CARA假设条件下, 这个结论也适合, 更高类型的竞标者更愿意以确定的价格以确保可以购买到产品。为了更好地体现现在购买期权中风险规避的影响,可将PB*(v1)表示为:

$Ρ^{B^{*}} (v) = Ρ^{Ν} (v) + p r e (v, a) (3)$

其中: $Ρ^{Ν} (v) = v - \int_{\underline{v}}^{v} (v - y) f (y) d y, p r e (v, a) = Ρ^{B^{*}} - Ρ^{Ν} = \frac{1}{a} \ln (1 - F (v) + \int_{\underline{v}}^{v} e^{- a (v - y)} f (y) d y) + \int_{\underline{v}}^{v} (v - y) f (y) d y .$

将PB*(v)分解为两部分,可使对风险规避顾客的策略分析更加清晰。PN(v)是使得风险中性竞标者是否执行现在购买期权无差异的现在购买价格,pre(v,a)是CARA竞标者比风险中性竞标者所愿意多出的额外支付,容易证明pre(v,a)的性质,如引理4所示。

引理4 ①pre(v,a)≥0;

② $\frac{d (p r e (v, a))}{d x} \geq 0, \frac{d (p r e (v, a))}{d a} \geq 0$ ;

③ $\frac{d^{″} (p r e (v, a))}{d v d a} > 0$ 。

引理4显示了,具有相同私有价值的风险规避的竞标者比风险中性的竞标者愿意接受更高的现在购买价格。当竞标者类型增加时,pre(v,a)也会增加。尤其是最后一条性质表明当竞标者风险规避意愿增加时,额外支付的边际增量也将增加。

2.2 卖方收益最优化的比较分析

在加入现在购买期权的拍卖中,第一类竞标者的期望支付为:

$\begin{array}{l} E Ρ_{1}^{B} = (1 - F (v^{B})) Ρ^{B} + F (v^{B}) Ρ_{1}^{B Ι D} (v_{1}) \\ = (1 - F (v^{B})) Ρ^{B} + \int_{\bar{v}}^{v^{B}} (\int_{\underline{v}}^{v_{1}} y f (y) d y) f (v_{1}) d v_{1} \end{array}$

第二类竞标者的期望支付为:

$\begin{array}{l} E Ρ_{2}^{B} \\ = F (v^{B}) Ρ_{2}^{B Ι D} (v_{2}) \\ = \int_{\underline{v}}^{v^{B}} (\int_{\underline{v}}^{v_{2}} y f (y) d y) f (v_{2}) d v_{2} \\ + \int_{v^{B}}^{\bar{v}} (\int_{\bar{v}}^{v^{B}} y f (y) d y) f (v_{2}) d v_{2} \end{array}$

由此可得加入现在购买期权的拍卖中卖方总的期望收益为EPBs=EP1+EP2.

在不加入现在购买期权的标准第二价格拍卖中,竞标者的期望支付和事先期望支付为:

$\begin{array}{l} Ρ_{i} (v) = F (v) \frac{\int_{\underline{v}}^{v} y f (y) d y}{F (v)} \\ E Ρ_{i} = \int_{\underline{x}}^{\bar{x}} \int_{\underline{x}}^{x} y f (y) d y f (v) d v \\ = \int_{\underline{x}}^{\bar{x}} y [1 - F (y)] f (y) d y \end{array}$

由此可得在不加入现在购买期权的标准第二价格拍卖中,卖方的期望收益为:EPs=2EPi.

当存在一个现在购买期权时,卖方需要选择合适的PB以最大化期望收益,即

$\max_{Ρ^{B}} E Ρ_{s}^{B} (4)$

令EPs为常数,可将上述目标函数写为:

$\max_{Ρ^{B}} (E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s}) \Leftrightarrow \max_{V^{B}} (E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s}) (5)$

代入PB*(v)=PN(v)+pre(v,a),可得

$\begin{array}{l} E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s} \\ = [1 - F (x^{B})] Ρ^{B} + \int_{\underline{v}}^{v^{B}} (\int_{\underline{v}}^{v_{1}} y f (y) d y) f (v_{1}) d v_{1} \\ + \int_{\underline{v}}^{x^{B}} (\int_{\underline{v}}^{v_{2}} y f (y) d y) f (v_{2}) d v_{2} \\ + \int_{v^{B}}^{\bar{v}} (\int_{\underline{v}}^{v^{B}} y f (y) d y) f (v_{2}) d v_{2} \\ - 2 \int_{\underline{x}}^{\bar{x}} y [1 - F (y)] f (y) d y \\ = \int_{v^{B}}^{\bar{v}} [Ρ^{B} + \int^{v^{B}} ■_{\underline{v}} y f (y) d y - 2 \int_{\underline{v}}^{v} y f (y) d y] f (v) d v \\ = \int_{v^{B}}^{\bar{v}} [v^{B} - v^{B} F (v^{B}) - 2 \int_{v^{B}}^{v} y f (y) d y + p r e) v^{B}, a)] f (v) d v \end{array}$

由于函数在 $v^{B} \in [\underline{v}, \bar{v}]$ 上是连续的,可得(EPBs-EPs)|vB==0。

于是

$\begin{array}{l} \frac{d (E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s})}{d v^{B}} |_{v^{B} = \bar{v}} < 0 \\ \Rightarrow \exists v^{B}, s . t . (E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s}) |_{v^{B} > 0} (6) \\ \begin{array}{l} \frac{d (E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s})}{d x^{B}} \\ = - [v^{B} - v^{B} F (v^{B}) - 2 \int_{v^{B}}^{\bar{v}} y f (y) d y + p r e (v^{B}, a)] f (v^{B}) \\ + \int_{v^{B}}^{\bar{v}} [1 - F (v^{B}) + x^{B} f (v^{B}) + p r e^{'} (v^{B}, a)] f (v) d v \\ = - p r e (v^{B}, a) f (v^{B}) + p r e^{'} (v^{B}, a) [1 - F (v^{B})] \\ + [1 - F (v^{B})]^{2} \end{array} \\ \frac{d (E Ρ_{s}^{B} - E Ρ_{s})}{d v^{B}} |_{v^{B} = \bar{v}} = - p r e (\bar{v}, a) f (\bar{v}) < 0 \end{array}$

以上分析表明,当卖方面临的是具有CARA风险规避函数的竞标者时,现在购买期权能使卖方获得更高收益。这个结论对于具有递增绝对风险规避效用函数的竞标者同样成立。

定理1 面对相同常数绝对风险规避的效用函数的竞标者,不论任何私有价值服从何种分布,只要符合模型假设,加入现在购买期权都能够使卖方获得更高收益。

3 数值分析

通过上节的分析可知加入现在购买期权的在线拍卖机制能使面对风险规避顾客的易逝性产品销售获得更高的收益,这节将用一个简单的数值算例使得上述优化模型的分析更加清晰。假设易逝性产品生产企业拥有某种同质的易逝性服务产品,准备在一个有限的时间内销售完,在销售结束后剩余产品的价值为零。有两个具有相同常数绝对风险规避的效用函数(CARA)的竞标者,其效用函数为 $u (v) = \frac{1 - e^{- a v}}{a}$ ,并对所需求产品都有独立统一的私有价值。

$V = {\begin{cases} v_{l} = 1 \\ v_{m} = 2 \\ v_{h} = 3 \end{cases} w . p \begin{array}{l} \frac{8}{10} \\ \frac{1}{10} \\ \frac{1}{10} \end{array}$

从上节分析中可知在第二价格拍卖中并竞标者的均衡策略是诚实出价,卖方在不同保留价格下的期望收益是:

$\begin{array}{l} E Ρ_{s} \\ = (\frac{8}{10} \cdot \frac{8}{10} + \frac{8}{10} \cdot \frac{1}{10} \cdot 4) \\ + 2 (\frac{1}{10} \cdot \frac{1}{10} \cdot 3) \\ + 3 (\frac{1}{10} \cdot \frac{1}{10}) \\ = 1.05 \end{array}$

同理可得,EPs(r=2)=0.73;EPs(r=3)=0.57。显然,卖方不设置保留价格是最优的。

根据上节模型分析,假设竞标者1拥有一个现在购买期权,他可以通过固定现在购买价格PB立即购买产品或者通过提交竞标得到产品。而竞标者2仅有一种选择就是竞标购买。假设卖方设定了现在购买价格PB,使得私有价值为vm的竞标者1在接受现在购买期权煌竞标购买两种选择上支付是无差异的。即

$\begin{array}{l} E Ρ_{b}^{B Ι Ν} (v_{m}) = E Ρ_{b}^{B Ι D} (v_{m}) \\ \Rightarrow 1 - e^{- (2 - Ρ^{B})} = \frac{8}{10} (1 - e^{- (2 - 1)}) \\ \Rightarrow Ρ^{B} = 2 + \ln (\frac{1}{5} + \frac{4}{5} e^{- 1}) \end{array}$

不难推断:

$\begin{array}{l} E Ρ_{b}^{B Ι Ν} (v_{h}) = 0.81816 > E Ρ_{b}^{B Ι D} (v_{h}) = 0.75494 \\ E Ρ_{b}^{B Ι Ν} (v_{l}) = 1 - e^{- (- 3 - \ln (\frac{1}{5} + \frac{4}{5} e^{- 1}))} < E Ρ_{b}^{B Ι D} (v_{h}) = 0 \end{array}$

如果设定上述现在购买价格,私有价值为vh的竞标者1偏向于执行现在购买期权,但如果私有价值为vl,这样选择将对竞标者没有好处,验证了具有更高风险规避类型的竞标者更偏向于执行现在购买期权。

而加入现在购买期权后卖方的期望收益为EPBINs=1.0591>EPS=1.05,通过数值算例也再次证明了面对风险规避顾客时,现在购买期权能有效提高卖方收益。

4 结论

本文分析了一个基于风险规避顾客的收益管理在线拍卖机制, 假设销售方拥有某种同质的易逝性产品, 准备在一个有限的时间内售出, 在销售结束后剩余产品的价值为零。销售方采用加入现在购买期权的在线拍卖机制销售易逝性产品。假设每个顾客都具有相同常数绝对风险规避的效用函数。本文考虑加入现在购买期权来研究基于风险规避顾客的收益管理中最优拍卖机制问题,采用Stackleberg主从博弈模型研究参与人策略,建立竞标者策略的纳什均衡,以达到最大化易逝性产品生产企业的收益的目的,最后用一个简单的数值算例对优化模型进行验证。结果表明面对风险规避顾客时,现在购买期权能有效提高销售价格和易逝性产品卖方收益。它对传统的收入管理定价机制和舱位分配问题是重要的补充。

本文主要分析的是暂时现在购买期权,永久现在购买期权以及两者运用到易逝性产品在线销售的区别和选择问题有待于进行后续的研究。

摘要：分析了可运用于收入管理的定价及分配存量的在线拍卖机制。传统拍卖机制假设竞标者是风险中性的,本文研究的模型中买方是具有相同常数绝对风险规避的效用函数(CARA)的,考虑加入现在购买期权来研究基于风险规避顾客的收益管理中最优拍卖机制问题,采用Stackleberg两阶段主从博弈模型研究参与人策略,求解竞标者策略的纳什均衡,以达到最大化易逝性产品生产企业的收益的目的,最后用一个简单的数值算例对优化模型进行验证。结果表明面对风险规避顾客时,现在购买期权能有效提高销售价格和易逝性产品卖方收益。

关键词：收入管理,风险规避,现在购买期权,在线拍卖

参考文献

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