基于物流大数据的智能议价决策系统研究与实现
这是一篇关于无车承运人平台,相关性分析,定价模型,议价,微服务的论文, 主要内容为随着科技的发展,目前物流业已普遍引入信息技术,对仓储、运输、配送等过程产生的信息进行自动化的采集、汇集、分析,其货运模式向核心平台经济转变,新模式“无车承运人”在国内诞生。作为货运经营者,无车承运人平台需要介入货运交易,与实际承揽货运的车主进行运费议价,从而保证利润最大化。随着物流运输行业订单的日益增长,影响货运价格的因素越来越多,采用传统的线性公式计算运费参考价,并电话联系承运司机就运输订单进行议价将会导致运输资源浪费、运营效率低下。为提高无车承运人平台的运营效率、充分利用货运资源,本文提出基于物流大数据平台的智能议价决策系统。该系统以多数据源的无车承运人平台数据为研究对象,采用Spring Cloud Netflix微服务架构实现基于定价模型的运单智能议价。为实现该系统,首先通过Scrapy框架爬取其他平台的运输数据,以弥补原本数据集的不足,并通过规则引擎Drools制定清洗规则完成对运输数据的预处理。再基于清洗后的数据,采用灰色关联分析法与斯皮尔曼等级相关系数综合度量运输指标与货运运价间的关联程度,以此确定构建定价模型所需的特征,并评估多元线性回归定价模型与BP神经网络定价模型的效果。为充分调度运输资源,设计并实现路线相似度算法以匹配议价司机,再基于应用场景,制定议价决策规则,动态调整运单价格,以促成运单尽快完成。最后,通过Android应用程序实现系统可视化。在针对无车承运人平台运输订单价格的研究中,大部分学者致力于运单定价模块的分析、实现,在系统工程的实现上,较少涉及议价部分。本文通过采用灰色关联度分析、斯皮尔曼等级相关系数两种不同类型的相关性分析方法对运价的影响因素进行分析,通过综合两种方法的分析结果确定定价模型的输入特征。并通过两类测试数据比较平台现有指导价计算公式、多元线性回归定价模型、基于BP神经网络定价模型的定价效果。在研究运单定价的基础上,根据实际业务场景,设计议价司机匹配算法及议价决策规则,并通过微服务架构进行实现。测试结果表明,本系统已实现议价相关的基本功能,并且具有良好的可扩展性与稳定性。通过比较三种定价方式的MSE、MAE,对比三种定价模型给出的运单价格与最终成交价格的差值,发现采用BP定价模型得到的运单价格精度优于多元线性回归定价模型、平台现有指导价计算公式的精度。
基于电商平台的二级供应链价格折扣协调策略研究
这是一篇关于电子商务,价格折扣,古诺博弈,定价模型的论文, 主要内容为伴随互联网的不断发展,传统销售渠道不断饱和,各企业争相开拓电子商务营销,市场竞争形势不断加剧。价格折扣利用价格优势,作为一种销售策略不仅可以吸引客户,增加平台流量,也能刺激消费者增加采购数量,促进销售额增长。价格折扣作为有效的竞争策略备受商家青睐。目前,国内外关于电子商务平台上商家价格折扣研究主要立足点是采购商或消费者如何应对供应商给出的价格折扣来实现收益最大化。本文对供应商在电商竞争环境下关于价格折扣额问题的决策行为进行研究;针对电商平台环境下的供应商价格折扣博弈问题从确定需求和随机需求两个方面进行了研究,内容如下:首先,对国内外研究进行综述,具体就电商平台、供应链折扣系列问题进行综述分析;同时对电子商务、价格折扣、经济订货批量以及博弈论等相关理论进行分析;对价格折扣及相关博弈理论包括相关的古诺模型、Stackelberg博弈模型进行剖析。其次,基于不同类型市场需求建立模型分析,针对确定性需求下的电商平台运营与随机需求下的电商平台运营两个方面进行分析:确定性需求下的研究从两个供应商进行博弈拓展到基于N个供应商进行博弈分析;随机需求下的研究针对两个供应商均衡供货策略、最优价格折扣策略进行研究。最后,对Y电子商务企业跨境电商平台运营进行全面分析,包括Y企业基本情况、主营业务、公司组织结构以及当前存在的基本问题等;基于Y企业跨境电商平台,具体就价格折扣以及批量订货进行了研究与检验,讨论供应商的折扣策略带给采购商的影响等。
基于物流大数据的智能议价决策系统研究与实现
这是一篇关于无车承运人平台,相关性分析,定价模型,议价,微服务的论文, 主要内容为随着科技的发展,目前物流业已普遍引入信息技术,对仓储、运输、配送等过程产生的信息进行自动化的采集、汇集、分析,其货运模式向核心平台经济转变,新模式“无车承运人”在国内诞生。作为货运经营者,无车承运人平台需要介入货运交易,与实际承揽货运的车主进行运费议价,从而保证利润最大化。随着物流运输行业订单的日益增长,影响货运价格的因素越来越多,采用传统的线性公式计算运费参考价,并电话联系承运司机就运输订单进行议价将会导致运输资源浪费、运营效率低下。为提高无车承运人平台的运营效率、充分利用货运资源,本文提出基于物流大数据平台的智能议价决策系统。该系统以多数据源的无车承运人平台数据为研究对象,采用Spring Cloud Netflix微服务架构实现基于定价模型的运单智能议价。为实现该系统,首先通过Scrapy框架爬取其他平台的运输数据,以弥补原本数据集的不足,并通过规则引擎Drools制定清洗规则完成对运输数据的预处理。再基于清洗后的数据,采用灰色关联分析法与斯皮尔曼等级相关系数综合度量运输指标与货运运价间的关联程度,以此确定构建定价模型所需的特征,并评估多元线性回归定价模型与BP神经网络定价模型的效果。为充分调度运输资源,设计并实现路线相似度算法以匹配议价司机,再基于应用场景,制定议价决策规则,动态调整运单价格,以促成运单尽快完成。最后,通过Android应用程序实现系统可视化。在针对无车承运人平台运输订单价格的研究中,大部分学者致力于运单定价模块的分析、实现,在系统工程的实现上,较少涉及议价部分。本文通过采用灰色关联度分析、斯皮尔曼等级相关系数两种不同类型的相关性分析方法对运价的影响因素进行分析,通过综合两种方法的分析结果确定定价模型的输入特征。并通过两类测试数据比较平台现有指导价计算公式、多元线性回归定价模型、基于BP神经网络定价模型的定价效果。在研究运单定价的基础上,根据实际业务场景,设计议价司机匹配算法及议价决策规则,并通过微服务架构进行实现。测试结果表明,本系统已实现议价相关的基本功能,并且具有良好的可扩展性与稳定性。通过比较三种定价方式的MSE、MAE,对比三种定价模型给出的运单价格与最终成交价格的差值,发现采用BP定价模型得到的运单价格精度优于多元线性回归定价模型、平台现有指导价计算公式的精度。
基于物流大数据的智能议价决策系统研究与实现
这是一篇关于无车承运人平台,相关性分析,定价模型,议价,微服务的论文, 主要内容为随着科技的发展,目前物流业已普遍引入信息技术,对仓储、运输、配送等过程产生的信息进行自动化的采集、汇集、分析,其货运模式向核心平台经济转变,新模式“无车承运人”在国内诞生。作为货运经营者,无车承运人平台需要介入货运交易,与实际承揽货运的车主进行运费议价,从而保证利润最大化。随着物流运输行业订单的日益增长,影响货运价格的因素越来越多,采用传统的线性公式计算运费参考价,并电话联系承运司机就运输订单进行议价将会导致运输资源浪费、运营效率低下。为提高无车承运人平台的运营效率、充分利用货运资源,本文提出基于物流大数据平台的智能议价决策系统。该系统以多数据源的无车承运人平台数据为研究对象,采用Spring Cloud Netflix微服务架构实现基于定价模型的运单智能议价。为实现该系统,首先通过Scrapy框架爬取其他平台的运输数据,以弥补原本数据集的不足,并通过规则引擎Drools制定清洗规则完成对运输数据的预处理。再基于清洗后的数据,采用灰色关联分析法与斯皮尔曼等级相关系数综合度量运输指标与货运运价间的关联程度,以此确定构建定价模型所需的特征,并评估多元线性回归定价模型与BP神经网络定价模型的效果。为充分调度运输资源,设计并实现路线相似度算法以匹配议价司机,再基于应用场景,制定议价决策规则,动态调整运单价格,以促成运单尽快完成。最后,通过Android应用程序实现系统可视化。在针对无车承运人平台运输订单价格的研究中,大部分学者致力于运单定价模块的分析、实现,在系统工程的实现上,较少涉及议价部分。本文通过采用灰色关联度分析、斯皮尔曼等级相关系数两种不同类型的相关性分析方法对运价的影响因素进行分析,通过综合两种方法的分析结果确定定价模型的输入特征。并通过两类测试数据比较平台现有指导价计算公式、多元线性回归定价模型、基于BP神经网络定价模型的定价效果。在研究运单定价的基础上,根据实际业务场景,设计议价司机匹配算法及议价决策规则,并通过微服务架构进行实现。测试结果表明,本系统已实现议价相关的基本功能,并且具有良好的可扩展性与稳定性。通过比较三种定价方式的MSE、MAE,对比三种定价模型给出的运单价格与最终成交价格的差值,发现采用BP定价模型得到的运单价格精度优于多元线性回归定价模型、平台现有指导价计算公式的精度。
互联网消费金融资产证券化产品定价研究
这是一篇关于互联网消费金融,资产证券化,风险因素,定价模型的论文, 主要内容为在互联网消费金融领域,市场主体通常包括电商平台以及互联网消费金融创业公司等,与传统银行以及消费金融公司相比较,自身在融资渠道、资金成本等方面都不具备优势特征,为了满足行业竞争以及业务发展需求,必须采取有效措施,在提高综合竞争水平条件下,维持较高存量资金运作效率。从最近几年发展状况来看,互联网消费金融主体利用多样化融资工具加强自身的融资能力以满足平台建设活动,其中最为主要的融资工具就是资产证券化。在这种背景下,如何进行科学产品设计及选择恰当方式进行互联网消费金融资产证券化产品定价则显得至关重要。本文以互联网消费金融应收账款为基础资产池进行资产证券化,基于构建定价模型,以京东白条应收账款债券资产支持专项计划为案例,对我国互联网消费金融资产证券化进行深入的研究和分析。文章主要包含三方面内容:第一,通过对比研究发现互联网消费金融资产证券化的风险因素主要体现为违约风险高、早偿不确定性大、违约相关性较低、小额分散;第二,本文以蒙特卡洛模拟为基本框架,通过引入Coupula连接函数的建立单因子违约模型刻画互联网消费金融资产违约风险的特点,同时考虑早偿风险对现金流的影响,并基于CIR模型刻画折现率动态变化,建立互联网消费金融资产证券化的定价模型。本文以京东白条资产证券化为案例发现该定价模型价格与发行价格较为接近,具有适用性;第三,本文探索了互联网消费金融资产风险因素特征对证券化定价机制的影响:首先,违约率升高对证券价格下降,内部增信机制可有效对冲该影响。其次,互联网消费金融资产早偿率较高将导致证券价格向面值收敛,同时投资者面临高再投资风险,循环购买条款可缓释早偿的影响。最后,互联网消费金融资产违约相关度低和小额分散低集中度的特点有利于降低非预期风险,且对证券价值影响需要分类讨论。当证券严重折价,上述特点导致价格下降,当证券接近面值,上述特征导致价格上升。本文通过对互联网消费金融资产证券化产品定价方法进行深入研究和分析,通过将Coupula函数和蒙特卡罗模拟法相结合研究互联网消费金融资产证券化,并分析了互联网消费金融资产证券化风险因素对定价的影响机制,在模型构建上对互联网消费金融违约行为的刻画进行了拓展,为互联网消费金融资产证券化产品设计和风险管理具有借鉴意义。
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