第四节 研究框架

本书的研究框架主要分析了基于顾客行为的预售定价与保证机制的研究方法与技术路线，整个研究中的重点与难点，以及本研究对预售策略领域的贡献。具体内容如下：

一、研究目的

通过梳理消费者行为和预售策略的理论框架，本书将消费者行为与预售定价和产能或库存优化策略联系起来，以提高消费者需求预测的准确性，降低企业降价甚至清仓销售的机会，降低企业产品缺货或者产品积压导致库存大量增加的风险，最大化卖方的利润和消费者效用。研究通过考虑消费者的策略型行为和选择退货行为，分析影响消费者估值不确定的因素，构建卖方预售定价和最优订货量确定模型，以期有效地指导卖方选择合适的预售保证机制。

二、研究思路

本书以“提出问题➝分析问题➝解决问题”的逻辑顺序展开。首先，根据前期准备，分析预售策略实施背景，明确基于顾客行为的预售策略研究选题的意义。通过对国内外有价值预售策略研究的梳理，了解现有相关研究内容，提出本书研究的理论贡献与所要研究的问题。

本书研究的技术路线遵循以下思路展开：相关理论框架➝基于顾客行为的预售策略理论研究➝基于顾客行为的预售策略应用研究➝基于顾客行为的预售策略建议及研究展望。

三、研究方法

基于以上研究思路，本书采用定性和定量分析相结合、理论研究与实证分析相结合的方法展开研究。整个研究涉及供应链管理、收益管理、动态定价、库存控制、消费者行为等相关理论，应用了动态规划、随机过程、系统优化、合作博弈、非合作博弈以及数值模拟等方法，是基于多学科知识，研究企业运营优化策略和价值创造的主题，其中主要应用方法如下：

（一）动态规划

动态规划（Dynamic Programming）是运筹学的一个分支，既是研究决策过程最优化的一种理论和方法，又是解决多级决策过程最优化的一种数学方法。这类多级决策主要是建立在整体优化的基础之上。所依据的基本理论是由Bellman提出的最优性原理。动态规划都是把比较复杂的问题划分为若干阶段，变量及其指标函数的状态会随着这些若干阶段的变化而变化，逐阶段地解决优化问题并最终达到全局最优化。动态规划自问世以来，在生产调度、工程技术、经济管理和最优控制等方面都得到了广泛的应用。例如设备更新、排序、最短路线、装载、库存管理和资源分配等问题，采用动态规划方法比用其他方法求解会更有效。

本书在分析卖方的预售定价机制时，由于部分消费者的估值会随着预定量发生变化，所以正常销售期产品的价格也是随着时间或者消费者的产品价值变化而变化的，并且在不同的模型设置中，分别与价格决策、自身产能、库存和消费者需求相互影响。因此在本书中，企业每阶段的价格决策都将立足于动态规划的思想，企业的利润（收益）最大化目标的决策将是动态规划和动态博弈的综合问题。

（二）随机过程

随机过程（Stochastic Process）是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有着密切的关系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如运筹决策、经济数学、安全科学、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。

由于不同预售策略下顾客对预售产品价值和顾客需求都存在不确定性，即顾客在提前期对未来正常销售期产品的价值存在不确定性，由于是在预售期结束以后确定订货量，所以正常销售期的顾客需求也存在不确定性。因此，本书在刻画各零售商面临的不确定需求或不确定的消费者价值时，需要假设顾客到达率或者顾客价值服从某一随机概率的分布，并且为了简化分析和运算，需要假设各个时间顾客的到达率或者不同销售时期的产品可得率服从一定的规律。这需要用到随机过程中的一些分布特征。有了这些分布特征，才能为企业的预售定价决策提供更有利的支持。

（三）博弈论

博弈论（Game Theory）属应用数学的一个分支，目前在管理学、营销学、军事战略、计算机科学、经济学和其他很多学科都有广泛的应用。博弈论包括博弈参与方的合作性博弈和非合作性博弈。由于合作博弈论比非合作博弈论复杂，所以，在理论上的成熟度远远不如非合作博弈论，经济学家们在目前所谈到的博弈论一般都是指非合作博弈论。

本书研究运用了非合作博弈和合作博弈方法，通过非合作博弈描述不同预售机制下的价格保证机制问题，应用非合作博弈论中的定价博弈方法，求解预售期和正常销售时期企业间的均衡预售策略，使得企业在制定不同预售策略时，选择最优的预售价格；而合作博弈的应用是为了研究企业提供全额退款或部分退款和顾客退货行为下的需求，并将此作为预售定价策略制定和库存或者产能优化策略的重要依据之一。