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文檔簡(jiǎn)介
1、在當(dāng)今電子商務(wù)領(lǐng)域中,在線拍賣無(wú)疑是最為重要的應(yīng)用之一。伴隨著在線拍賣應(yīng)用的快速增長(zhǎng),這一領(lǐng)域吸引了越來(lái)越多學(xué)者的注意。然而,盡管在經(jīng)濟(jì)和管理學(xué)的文獻(xiàn)中對(duì)拍賣的研究由來(lái)已久,但是在線拍賣研究中仍然存在著許多未解決的問(wèn)題?,F(xiàn)有在線拍賣決策支持相關(guān)研究以傳統(tǒng)經(jīng)典拍賣理論為基礎(chǔ),對(duì)于傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)拍賣與在線拍賣之間的差異考慮不足,忽略了在線拍賣自身的特點(diǎn)。由于在線拍賣同傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)拍賣在交易商品類型、交易商品數(shù)量、拍賣時(shí)間等多個(gè)方面存在著重大的差異。因
2、此,傳統(tǒng)經(jīng)典拍賣理論在解釋在線拍賣過(guò)程中表現(xiàn)出了解釋力不足的問(wèn)題。以此為基礎(chǔ)形成的在線拍賣投標(biāo)策略往往會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤,不能對(duì)在線拍賣投標(biāo)人提供有效的支持。
此外,在傳統(tǒng)拍賣理論研究中,拍賣價(jià)格成交價(jià)格形成機(jī)制占據(jù)著拍賣理論最為核心的地位。而目前有關(guān)在線拍賣成交價(jià)格的研究則主要是將精力及研究重點(diǎn)放在拍賣價(jià)格及投標(biāo)人支付意愿影響因素分析中,而未將最終成交價(jià)格的預(yù)測(cè)作為重點(diǎn)。顯然,僅僅分析成交價(jià)格的影響因素而不對(duì)最終成交價(jià)格的結(jié)果進(jìn)行研
3、究必然使研究的眾多結(jié)論只能停留在理論層面,沒(méi)有辦法指導(dǎo)實(shí)踐應(yīng)用,這是目前在線拍賣理論研究中的一項(xiàng)重大缺失。雖然近年來(lái)對(duì)于在線拍賣成交價(jià)格預(yù)測(cè)已經(jīng)引起研究人員的重視,并于2000年前后開(kāi)始逐漸興起,但總體而言尚處于起步階段。
針對(duì)以上問(wèn)題,本文通過(guò)引入在線拍賣投標(biāo)人行為特點(diǎn),綜合運(yùn)用設(shè)計(jì)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),以及試驗(yàn)分析等研究方法與手段開(kāi)展研究,對(duì)在線拍賣成交價(jià)格預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行深入剖析。
第一,針對(duì)跨平臺(tái)在
4、線拍賣Agent設(shè)計(jì)問(wèn)題開(kāi)展研究。在本部分中通過(guò)分析在線拍賣數(shù)據(jù)形式,重點(diǎn)解決了利用Agent技術(shù)對(duì)在線拍賣網(wǎng)站中數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)收集的問(wèn)題。并結(jié)合在線拍賣網(wǎng)站內(nèi)容結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了對(duì)網(wǎng)站中數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)式提取的算法,初步解決了跨平臺(tái)數(shù)據(jù)收集問(wèn)題。試驗(yàn)證明,本文所實(shí)際的數(shù)據(jù)收集Agent性能良好,其收集的數(shù)據(jù)為后文研究奠定了基礎(chǔ)。
第二,對(duì)在線拍賣投標(biāo)人支付意愿影響因素進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)在線拍賣投標(biāo)人進(jìn)行訪談,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上消費(fèi)者在進(jìn)行商品
5、購(gòu)買的過(guò)程中存在先在網(wǎng)下對(duì)商品進(jìn)行觀察,之后在網(wǎng)上購(gòu)買的行為模式。通過(guò)這一發(fā)現(xiàn),對(duì)傳統(tǒng)在線拍賣投標(biāo)人支付意愿影響因素理論模型進(jìn)行擴(kuò)展,建立全新理論模型。在此之后,利用淘寶網(wǎng)“衛(wèi)衣”類商品為研究數(shù)據(jù),收集樣本數(shù)據(jù)219條對(duì)擴(kuò)展后的模型進(jìn)行驗(yàn)證,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析與討論。
第三,利用集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)在線拍賣成交價(jià)格進(jìn)行靜態(tài)預(yù)測(cè)。在本部分研究中,利用第二部分所研究的Agent程序收集淘寶網(wǎng)在線拍賣交易數(shù)據(jù)3310條,對(duì)應(yīng)有效出價(jià)記錄
6、8275。數(shù)據(jù)分析表明,如不考慮未成交商品,則有40.4%的交易可以利用出價(jià)次數(shù)精確計(jì)算最終成交價(jià)格。如將未成交商品視作成交價(jià)格為0,該比例可提高為79.55%。以此為基礎(chǔ)提出了全新的在線拍賣成交價(jià)格預(yù)測(cè)模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,本模型明顯優(yōu)于平均值預(yù)測(cè),并有21.7%的預(yù)測(cè)結(jié)果完全準(zhǔn)確。與Heijst發(fā)表于《Decision Support Systems》上的研究進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明本文模型在樣本需求量、運(yùn)算時(shí)間,及完全準(zhǔn)確預(yù)測(cè)率上有明顯優(yōu)
7、勢(shì)。
第四,本文就拍賣價(jià)格動(dòng)態(tài)性變化及動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法展開(kāi)研究。由于在傳統(tǒng)研究中,無(wú)論是行為導(dǎo)向研究還是技術(shù)導(dǎo)向研究都是站在靜態(tài)的角度對(duì)在線拍賣的成交價(jià)格進(jìn)行研究,而忽略了在線拍賣過(guò)程中的動(dòng)態(tài)性變化、新到達(dá)信息的影響。因此在本部分研究中,通過(guò)利用函數(shù)性數(shù)據(jù)分析建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,將在線拍賣的動(dòng)態(tài)性特征表現(xiàn)在模型之中,并分析眾多靜態(tài)變量在拍賣過(guò)程中的不同階段其影響效果的變化情況。
以上研究?jī)?nèi)容有效的彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究中對(duì)于在線
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