第31卷 第9期北京理工大学学报 年9月面向客户行为的C2C市场价格离散演化模型尹秋菊, 闵立辉, 金丹(北京理工大学管理与经济学院,北京 100081)摘 要:引入多主体建模方法对价格离散现象进行演化仿真研究,分析C2C市场下产品价格离散问题的起因、影响因子及效果度量,以突破其它研究在时间和空间上的限制.结合网络商家数量、商家信誉以及客户分类3个影响因子,建立C2C环境下产品价格离散演化模型,主要包括网络商家行为模型和客户行为模型.利用Repast对产品价格离散演化模型进行仿真,以客户记录历史购买决策次数为例探索不同参数值对产品价格离散结果的影响,为C2C市场管理者提高市场效率提供依据.关键词:客户对客户电子商务;价格离散;多主体建模;仿真中图分类号: 文献标志码:A 文章编号:1001-0645(2011)09-1127-04CustomerBehaviorBasedModelingofPriceDispersioninC2CMarketYINQiu-ju, MINLi-hui, JINDan(SchoolofManagementandEconomics,BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China)Abstract:,,,,businesscredit,,:C2C;pricedispersion;multi-agentmodeling;simulation 价格离散指的是在同一市场同一时间不同卖家Smith等[3]通过实证研究将网络市场价格离散同种商品的价格分布,是检验市场效率的重要指标的可能原因归结为产品的异质性、购物的便利性、顾之一.从理论上而言,价格离散度一般与信息搜索客认知程度、品牌影响力、信任程度、顾客锁定和歧成本紧紧相关[12].因此,电子商务市场因其较低的视定价等因素;Pan等[4]提出是市场特征和网络企信息搜索成本被认为应具有较低的价格离散度.在业特征导致了网络价格离散,其中包括网络商家数某些产品的C2C市场上,其价格离散度甚至高于传量;Waldeck[5]通过系统研究提出影响网络市场价统市场.对其产生的原因,国内外多位学者进行了格离散一个很重要的原因是企业区分忠诚顾客与普相关的研究.通顾客的能力.收稿日期:20100830基金项目:国家自然科学基金资助项目(70802008);北京市自然科学基金资助项目(9112011)作者简介:尹秋菊(1973—),女,博士,副教授,E-mail:yinqiuju@.
1128北京理工大学学报第31卷赵冬梅等[6]从实证分析的角度指出除上述的因易开始前,网络商家将根据上期的预期销售额和实素外,商家的其他服务特征诸如进入网上市场时间、际销售额、上期的期初期末信誉来计算本期的预期信誉、客户关注程度等特征也会影响网络价格离散;销售额;然后网络商家会根据本期预期销售额、上期潘勇等[7]认为产生价格离散的内在原因是存在于网期初期末信誉、上期商家价格和上期其他商家的价上交易中的信息非对称性所引起的逆向选择问题.格制定自己本期的销售价格,最后确定本期发送劣C2C市场为买卖双方提供一个在线交易平台,质品的概率.其两大交易主体分别是网络商家和客户.每期交易 网络商家确定t+1期的预期销售额过程可分为交易前段、交易中段和交易后段三个阶设在第t+1期的交易初期,网络商家k的预期段.交易前段,网络商家制定预期销售额和商品价销售额为Etk+1,Etk+1的影响因子有:第t期商家k的格.交易中段,客户选择某个网络商家进行交易.预期销售额Etk,实际销售额Atk,第t期始商家k的而交易后段,网络商家发货,此时网络商家有可能发信誉Rtks、第t期末商家k的信誉Rtke,及值域为[a,送劣质品来获取更多的利润,客户则针对收货情况b]的均匀分布随机变量T[a,b].对网络商家进行评价,客户的评价将直接影响网络基于以上影响因子,第t+1期商家k预期销售商家的信誉.每期开始前网络商家都根据上期的交额Etk+1为易情况来修改本期的商品交易价格,由此形成了Etk+1=Etk(1+Rtke-Rtks)+(Atk-Etk)+T[a,b].C2C市场的价格离散演化现象.随着时间的推进,(1)网络商家和客户的信号进行交互,如图1所示.t期式中Etk(1+Rtke-Rtks)表明商家k第t+1期的预期网络商家的定价行为和客户购买行为接受t-1期销售额将以第t期的预期销售额为基础,且希望比的信息传递,进而影响t+1期定价行为和客户购买第t期高,一般来讲,网络商家信誉越高,商家的预行为,这样信号就实现了在时间轴上的纵向交互,随期销售额越高.Atk-Etk为商家k的第t+1期的预着时间的推进,在模型的宏观层面就表现成C2C市期销售,同时受到上一期预期销售额与实际销售额场价格离散的演化过程.之间差额的影响,网络商家会根据这个差额来调整这期的预期销售额. 网络商家确定t+1期商品价格在确定了第t+1期的预期销售额后,网络商家k可开始进行定价.设第t+1期网络商家k的价格为ptk+1.为更好地进行仿真,设定ptk+1∈[0,1],在实际图1 交易时间推进过程中主体之间信号交互影响示意图管理中,可通过对价格等比缩小来实现.ptk+1的影响 Signalstransferredbetweenagentswiththetimeevolution 因子有ptk、Rtks、Rtke、Etk+1、客户数量M、网络商家数量综上所述,C2C市场产品价格离散影响因素主N,及值域为[a,b]的均匀分布随机变量R[a,b].要包括市场环节、网络商家、客户及产品因素等.文基于以上影响因子,第t+1期商家k的中将重点分析其中的网络商家因素和客户因素,建ptk+1为[8]立基于商家数量、商家信誉以及客户类型的C2C市ìïìï0Dtk+1<0场价格离散演化模型,即能够体现C2C市场主体行ïpïtk+1=íDtk+10≤Dtk+1≤1,ï为及其所导致的市场价格离散的模型,并用Repastïïïî1Dtk+1>1仿真平台实现仿真,探索客户记录历史购买决策次íïN数对市场价格离散演化的影响.ïDtk+1=ptk+logN(1+pit)+Rtke-Rtk[s]/2-ïi=∑1,i≠k1 C2C市场价格离散演化过程网络ïî ptklogM+1[1+min(Etk+1,M)]+R[a,b].商家行为建模(2)式中:ptk为商家k第t期的预期销售额,表明商家k 根据上文中C2C市场下的交易业务流程分析,第t+1期的预期销售额以第t期的预期销售额为基本研究中将网络商家行为简化为3个:制定预期销N售量、制定价格、制定发送劣质品概率.即在一期交础;i∑pit为除商家k以外其他商家的价格之和,=1,i≠k
第9期尹秋菊等:面向客户行为的C2C市场价格离散演化模型1129由上面的因子分析,它对ptk+1的影响为正相关,用对数函数的形式表示其对ptk+1的影响,是因为对数函Tb)é1ùêêp+1úú+G[e,f].(ëtk+11+Wb5)k,t+1û数的收敛性较好,将其影响限定在[0,1]区间范围式中Tb(Rtke-Rtks)指网络商家k的信誉能给客户带内.来的效用.若Tb取值为1,那么Ub,kt+1完全由 网络商家确定第t+1期劣质品发送概率Rtks决定,Rtke-Rtks越大,客户能获得的效用越大,表网络商家k根据上期结束后自己的市场状态决示客户为完全信誉敏感型.定这期发送劣质品的概率,设为Ptk+1(Ptk+1∈[0,(1-Tb)é1ùêêp+1úú指网络商家k的价1]),以期完成这期的预期销售额.Ptk+1的影响因子ëtk+11+Wbk,t+1û有P格和转移成本给客户带来的效用,若Tb取值为0,tk,Rtks,Rtke,Etk+1,及值域为[c,d]的均匀分布随机变量E[c,d].则Ubk,t+1完全由ptk+1和Wbk,t+1决定,ptk+1和Wbk,t+1越基于以上影响因子,商家k第t+1期发送劣质大,客户能获得的效用越小,表示客户为完全价格敏品的概率P感型,其中tk+1为ptk+1的影响大于Wbk,t+1的影响.Ptk+1=Ptk-Ptk(Rtke-Rtks)+(1-Ptk)logM+1(1+3 价格离散演化过程仿真min(Etk+1,M))+E[c,d].(3)式中Ptk和1-P根据以上对tk分别为Ptk+1的降值空间和升值C2C环境下交易主体行为模型的空间.分析,设计模型的计算机仿真.仿真的主要目的是2 C2C市场价格离散演化过程客户在每期网络商家定价之后收集它们的价格数据,以此分析同一市场上不同商家的同一商品相对于时间行为建模的价格变化情况,即价格离散的演化状况.价格离 文中将网络客户的行为简化为计算转移成本及散演化过程仿真研究包括主体(网络商家、客户)属计算效用.客户将根据自己的消费类型,建立起自性与行为设计、空间属性与行为设计、模型属性与行己的效用函数,然后用此函数来计算每个网络商家为设计、仿真引擎设计、数据收集设计、事件调度表能够给自己带来的效用,选择能产生最大效用的网设计、仿真结果分析等内容.本文中关注仿真引擎络商家进行交易.设计和仿真结果分析两部分. 客户确定第t+1期转移成本 仿真引擎设计关于商家k的转移成本,引入Cbk,m来标识客户价格离散演化模型中仿真引擎的作用是整合上b是否选择网络商家,m=0表明客户b在倒数文所分析的所有因子,驱动模型运行.仿真引擎的m次购买中没有选择网络商家k,Cb运行流程如下k,m=1表明客户.b在倒数m次购买中选择网络商家k.①初始化所有网络商家、客户主体包括商家信设此模型中,记录前n次的购买情况,则转移成誉、客户类型等;②网络商家根据式(1)制定预期销本为售额;③完成预期销售额的制定,网络商家根据式n(2)制定商品价格;④网络商家可能发送劣质品,其Wbk,t+1=1-bk,mn.(4)m∑C=1发送概率根据式(3)变化;⑤所有网络商家完成定 客户确定第t+1期所得效用价后,客户根据式(4)计算转移成本;⑥客户根据式设第t+1期客户b选择网络商家k所获得的(5)计算购买效益,选择能获得最大效益的网络商家效用为Ubk,t+1,它的影响因子为ptk+1,Rtks,Rtke,客户进行交易;⑦网络商家发货,客户判断是否为劣质类型Tb(Tb∈[0,1],若Tb=0,则客户b为完全价品后对交易进行评价;⑧返回至第②步进行新一轮格敏感型;若Tb=1,则客户b为完全信誉敏感型)、迭代,直至迭代次数结束.商家k转移成本Wbk,t+1及值域为[e,f]的均匀分布 仿真结果随机变量G[e,f].针对所建立的C2C市场产品价格离散演化模基于以上的影响因子分析,客户b选择商家k型,可选取网络商家数量变化、客户数量变化、客户所获得的效用Ubk,t+1为记录历史购买决策次数变化和市场信用增加值变化Ubk,t+1=Tb(Rtke-Rtks)+(1-等角度来仿真市场价格离散演化过程.在此重点讨
1130北京理工大学学报第31卷论客户记录历史购买决策次数变化对市场价格离散主体建模的方法建立C2C市场价格离散演化模型,的影响.固定网络商家数量为100,客户数量为其中网络商家的行为模型有3个,分别是制定预期100,信用增加值与减少值都固定为,客户发现销售量、制定价格和制定发送劣质品概率;客户行为劣质品概率固定为.将客户记录历史购买决策模型有2个,分别是计算转移成本、计算效益.这的次数tRC设置为1,5,7,10次,模型的仿真结果如5个行为都通过函数表达式来体现,是整个模型的图2所示(图中,横轴t为购买决策的次数,纵轴dp核心.基于Repast仿真平台对模型进行计算机仿为价格离散度).真,以客户记录历史购买决策次数为例,探索不同参数值对C2C市场价格离散结果的影响.参考文献:[1]RatchfordBT,AgrawalJ,GrimnP,-derstandingthemeasurementofmarketefficiency[J].JournalofPublicPolicyandMarketing,1996,15:167184.[2]:anempiricalanalysis[J].JournalofPoliticalEconomy,1976,84(5):10331059.[3]SmithMD,:reviewandassessment[M].Boston:MITPress,2000.图2 不同客户记录历史购买决策次数时的市场价格离散情况[4]XingPan,仿真结果 Simulationofpricedispersioninmarketwithdifferentmarketsbeexplainedbydifferenceine-tailerservicedecisiontimesrecordedbycustomerquality[J].JournaloftheAcademyofMarketing 从仿真结果图可以看出:当网络商家和客户数Science,2002,30(4):433445.[量均为100的情况下,随着客户记录历史购买决策5]-commerce[C]∥ProceedingsofInternationalConferenceon的次数逐渐增加,市场价格离散度先减后增.记录,Canada:[s.次数为7时,市场价格离散最低.对图2(c)上的曲n.],2002:19.线进行平均估算,市场价格离散度将小于5;而记录[6]赵冬梅.B-C电子商务市场价格离散及其动因分析[D].次数为5时,市场价格离散波动最平缓;记录次数不北京:中国农业大学经济管理学院,2004.大于5时,市场价格离散波动较小,市场较为稳定;’sdiversofB-C记录次数大于5时,市场价格离散波动幅度较大,市market[D].Beijing:ColegeofEconomics&场有机会出现最优状态,但不稳定.模型的仿真结Management,ChinaAgriculturalUniversity,2004.(in果说明:客户记录历史购买决策过多也会影响自己Chinese)对商品信息的判断,导致了网络商家和客户之间的[7]潘勇,李继先.浅析网络市场中的“价格离散”现象[J].信息不对称程度加大.经济问题探索,2006(8):, 结 论dispersioninnetworkmarket[J].InquiryintoEconomicIssues,2006(8):103105.(inChinese)在分析C2C市场价格离散因子的基础上选取[8]张鹏.基于多主体建模的品牌市场演化模型及其仿真研具有代表性的因子,尝试构建了价格离散演化模型,究[D].济南:山东大学管理学院,2007.特别用仿真定量形象地研究了具体时段的价格离散演化规律,为价格离散市场演化的研究提供了一定andthesimulationbasedonmulti-agentmodeling[D].的借鉴.具体包括总结影响网络价格离散影响因Ji’nan:SchoolofManagement,ShandongUniversity,子,选取网络商家数量、网络商家信誉以及客户分类2007.(inChinese)这三个代表性因子来研究C2C市场的价格离散演(责任编辑:孙竹凤)化现象.分析C2C市场中的主体行为特点,采用多
