不确定需求下二级供应链中的鲁棒定价问题

对由一个制造商和一个零售商组成的单一产品二级供应链,在市场潜在需求和价格敏感系数不确定的情况下,分析制造商和零售商的鲁棒定价决策。首先考虑了零售商掌握完全信息而制造商仅已知各参数区间的不对称信息情形,建立Stackelberg鲁棒博弈模型并对模型的均衡解进行探讨,进一步通过对解的分析和对比讨论了不对称信息下零售商的决策优势。然后研究了制造商和零售商都仅已知各参数区间的不完全信息情形,给出Stackelberg鲁棒博弈模型,求得其均衡解并与完全信息下的情形以及不对称信息下的情形进行比较,分别得到制造商和零售商在不完全信息下所获得的利润比在完全信息下所获得利润高的条件,并证明了制造商在不完全信息下所获得的利润比在不对称信息下获得的利润高,而零售商则刚好相反。最后给出算例分析,对所得到的解和结论做一些补充。     

考虑奖惩机制和成本互担的众包物流服务质量最优控制

研究动态视角下服务平台和接包方如何控制众包物流服务质量的问题。引入众包物流服务质量标准,考虑奖惩机制和成本互担契约,构建了众包物流服务质量控制的微分博弈模型,利用庞特里亚金极大值原理求解出双方的最优质量控制水平、利润以及众包物流服务质量和需求随时间变化的最优轨迹。研究表明：服务价格在集中、分散和成本互担三种决策情形的物流服务过程中都保持不变;成本互担契约情形下,通过控制成本互担比例,服务质量、需求和总利润均能达到集中式情形的最优值,而且当奖惩因子满足一定条件时,双方利润相较于分散式情形都能得到改善;奖惩因子和佣金率的提高会增加接包方提升质量控制水平的积极性,但服务平台出于节约成本的目的会降低自身的质量控制水平,而仅依赖接包方较高的质量控制水平提高物流服务质量;当众包物流服务质量标准超过一定值时,奖惩因子的提高会造成服务平台利润的增加,接包方利润的减少。     

黄金是股票市场的“避险天堂”吗？——基于动态条件相关混频数据抽样模型

本文提出一种新的衡量黄金避险功能的指标。基于动态条件相关混频数据抽样模型,就1991—2019年黄金对股票市场的避险作用进行再检验,结果显示,国际黄金总体上未表现出对美国股票市场的避险作用,相对比的,中国黄金对于国内股票市场表现出有效的避险功能。进而分析国际黄金避险功能不足的原因,改进动态条件相关混频数据抽样模型,由固定参数拓展为有限可变参数,研究发现,指数投资导致的黄金期货市场投机程度相对下降是黄金避险功能不足的根本原因。指数投资使黄金货币属性弱化,金融属性主导价格走势,此时较高的货币流动性紧缩会促使黄金与其他金融资产被一同变现卖出,从而导致黄金不能在危机时期表现出避险作用。     

多维特征视角下基于图卷积网络的专利技术领域自动识别研究

专利审查周期缩短政策的提出与专利申请数量急剧增加的现状给实现专利技术领域识别的专利分类工作带来巨大挑战,如何引入专利自动分类技术提高专利分类工作效率、缩短专利审查周期成为重要研究主题。本文提出基于多维特征和图卷积网络的专利技术领域自动识别方法。该方法根据文献计量学与图表示学习理论从专利摘要、引证专利、专利发明人维度提取专利特征;其次利用专利摘要维度特征生成表征专利文本特征的专利-核心词汇异构网络,并将引证专利、专利发明人维度特征作为专利数字特征嵌入专利-核心词汇异构网络;通过图卷积网络进行半监督学习,确定专利-核心词汇异构网络中专利节点的类别标签,完成专利自动分类任务。为验证本文所提方法的识别效果,采用Incopat全球专利数据库中专利数据进行实验;实验结果表明专利文本特征与专利数字特征共同作为专利特征可以提高专利分类准确率,引证专利信息的引入可以提高专利分类准确率。同时,本文所提方法也给专利技术领域自动识别问题提供新解答思路,为缩短专利审查周期政策的实施提供支撑。     

全球变局下的管理科学与工程研究

世界经济和科技格局变化是当前全球变局的重要驱动力,大国之间的竞争与合作将成为新时代大国关系的常态,同时全球视野下的人类发展也将面临前所未有的挑战。新形势下,以全球供应链的风险防范、国际贸易的摩擦、国际合作内容和形式的变化、海外重大工程建设以及突发公共卫生事件频发等为典型的全球治理问题对管理科学与工程研究提出了新的要求。本文在对文献及相关项目的研究现状进行总结的基础上,详细分析了我国在此方向的发展基础及优势,最后基于相关领域专家的问卷调查结果,阐述了该领域的主要研究方向。     

管理科学与工程理论与方法突破若干重点前沿领域

管理科学与工程学科“十四五”战略规划课题组在国家自然科学基金委管理科学部的指导和资助下,通过调研和多轮专家评审归纳总结出“十四五”期间管理科学与工程学科层面的重点前沿领域。本文从运筹学和商务数据两个层面,汇报了亟需取得理论与方法突破的若干重点前沿领域。     

考虑鉴真服务和消费者偏好的混合E-供应链决策研究

鉴真服务平台通过提供鉴真服务,为线上商品的出售提供了质量保障,切实提高了消费满意度,降低了线上产品退货率。对此,本文构建了由鉴真服务E-供应链和传统E-供应链组成的混合E-供应链系统;运用Stackelberg博弈,求解集中式和分散式决策下的最优定价策略及利润;分析鉴真努力程度对各模型运作的影响,并对不同模型的最优决策进行比较;最后通过数值分析,对模型结论进行验证。研究表明：1)无论是集中式决策还是分散式决策,两个渠道的产品销售价格均随鉴真努力程度的增大而增加,而混合E-供应链总利润随鉴真努力程度的增大先减小后增大;2)分散式决策模式中,鉴真渠道的产品销售价格在销售商主导模型下更高,而销售商总利润和鉴真平台利润在鉴真平台主导模型下更高,且鉴真平台所获取的佣金及鉴真平台的利润均随鉴真努力程度的增大而增加,销售商总利润随鉴真努力程度的增加先减小后增大;3)集中式决策模式中混合E-供应链的总利润最高,且此时主要利润为销售商所得。本文的研究进一步丰富和发展了混合E-供应链决策理论,而且为鉴真服务平台和线上销售商的经营决策提供参考。     

多人从经验中学习模型研究：基于信息和分析方法不对称视角

当前,日益复杂且动态变化的形势和环境对多人从过往事件中不断学习、积累应对经验、快速迭代应对措施等提出了更高的要求。然而,在多人从经验中学习时,常出现由于不同个体间不了解彼此掌握的信息和会使用的分析方法而导致的莫衷一是、讨论进程拖沓、无法及时达成结论等现象。本文将个体间不了解彼此掌握的信息和/或会使用的分析方法的现象概括为“不对称”,并采用理论构建的方法,聚焦于多人从经验中学习的过程,以“信息”和“分析方法”为维度,构建基于信息不对称性和分析方法不对称性的二维矩阵,提出多人从经验中学习时会存在信息不对称且分析方法不对称、信息不对称且分析方法对称、信息对称且分析方法不对称,以及信息对称且分析方法对称四种情况,并指出信息和/或分析方法的不对称性会降低多人从经验中学习的效率,构建了基于不对称性视角的多人从经验中学习过程机制模型。随后,从“意愿”和“能力”两个方面,提出了降低信息和分析方法不对称性的实践方法,建立了降低不对称性的多人从经验中学习的实践方法库。本文针对多人从经验中学习时,由于信息和/或分析方法的不对称性而导致的问题进行探索,并为提升学习效率提供了理论基础和实践指导。     

采购赋能情境下平台供应链的库存风险共担策略研究

近年来,平台供应链中核心企业的采购赋能行为迅速增加,这有助于帮助供应链成员降本增效,但也可能引发核心企业自身的高库存风险。本文在同时考虑供应商产出不确定和零售商需求不确定的情境下,构建了由一个平台型电商企业、一个供应商和多个零售商组成的三级供应链系统,探讨了采购赋能情境下供应链的库存风险共担机制。研究发现,引入需求风险共担契约有助于提升供应商的生产投入水平、平台的订购量以及零售商的销售努力,并提高供应商与平台的利润。其次,引入产出风险共担契约会降低供应链成员的决策水平和利润。最后,对于不同类型的供应链风险应采取差异化的应对策略。     

考虑法律约束的两周期电子产品回收再制造决策研究

研究电子产品制造商面临政府回收法律约束时的再制造决策问题。第一个周期开始时,制造商生产并决定新产品的价格。当产品的生命周期到达时,面对政府制定的回收法律约束,制造商回收市场中的旧产品用于再制造。第二个周期开始时,制造商同时决策新产品和再造品的价格。研究发现：根据逆向运营成本(即回收成本与再制造成本之和)与新产品生产成本的不同组合,制造商对应五个不同的回收再制造策略;当逆向运营成本低于一定阈值时,法律强制回收不会影响企业的利润;而高于该阈值时,法律强制回收会减少企业的利润,因为较高的逆向运营成本使得企业没有意愿回收旧产品。此外,研究收集了实际数据并进行了案例分析,结果表明研究模型具有较强的稳健性。