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多维信息招投标中的最优机制及其实施(一)

作者:不是人 整理:本网站论文网 录入时间:2011-12-13 23:56:22
多维信息招投标中的最优机制及其实施
  王 宏,陈宏民,杨剑侠
  (上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200052)
  摘要:引入广义质量的生产函数,把竞标企业所有关于质量的信息转化为综合性质量指标,求解了多维信息招投标中的最优机制,并证明了3阶段的第1分值拍卖和第2分值拍卖都能够有效实施该最优机制.在此基础上得到多维信息招投标中更具一般意义的收入等值原理:无论买者在事前是否承诺遵循某一评分规则,也无论实施的是第1分值拍卖还是第2分值拍卖,买者的期望收益都相等.进一步分析还表明,买者事前承诺遵循某一合适的评分规则有利于提高整体社会福利,否则会导致竞标企业的过度质量供给,这从整个社会来讲是非效率的.
  关键词:多维信息招投标;分值拍卖;最优机制
  O 引 言
  近年来,我国大型工程项目日益增多,象北京奥运场馆建设,上海世博会工程建设等.这些工程项目的建设一般都是通过招投标的方式进行.作为复杂的大系统,大型建设工程项目一般具有规模庞大、因素众多、技术复杂、开发期长和投资大等特点,所需设备种类多、价值高,其质量与成本直接影响整个项目的成败.招投标不仅在工程建设中得到广泛应用,成为配置资源的有效方式,而fjl在政府采购、土地出让和机电设备交易中都得到广泛应用【l以J.在这螳招投标或采购拍卖中,存在共同点,就是:招标方不仅关心竞标方的出价,而且关心质量、完工日期以及竞标方本身的与质量相关的一些信息(包括信用等级、质量管理体系、以往业绩等).
  学者们对多维信息招投标的研究主要来源于现实的一些拍卖中投标者一般都需要对于多维信息进行投标,这些应用研究包括国防部采购旧J、电力工业¨J、耕地环保∞J、有害废物处理161等.在这些实践中需要解决的中心问题就是:当投标者的私有信息是多维时,如何为卖者设计出最优机制.一直以来,这都是悬而未决的问题.但是由于多维投标的广泛运用,实践的需要促使理论研究者们不断在寻求答案.阻碍研究进展的主要障碍就是在多维类型下激励相容约束变得尤其复杂②.当投标者的类型为一维时,能够将激励相容约束表示为可处理的单调性条件,该条件要求高类型更有可能赢得拍卖,从而无论激励相容约束是否具有约束力,都可以得到最优拍卖一j.然而当投标者类型为多维时,难以将激励相容约束表述为单调性条件.比如,不能事先决定某个类型是否比其他类型要高.与此同时多维私有信息下的非线性定价理论的发展为需要求解的最优拍卖问题提供了有益借鉴.在非线性定价的背景下,McAfee和McMillan旧1将激励相容约束描述为一组偏微分方程,这些方程从激励相容约束的一阶和二阶必要条件中得到,为了使得这些条件对于①收稿日期:2008—10—14;修订日期:2009—09—29.作者简介:王宏(1981一),男,湖北黄梅人,博{:乍.Email:ahong@sjtu.edu.en② 比如,fh于类型是多维的,某个竞标者一玎以通过两种方式来对他的类型进行撒谎.一种方式就是报告一种与真实类型相比有不同赢标概率的类型;另一种方式就是伪造一种类型,该类删在赢杯概率小变的情况下其相应的交易与真实类型不同.第1种方式的说谎在一维类型时存在,而第2种方式的说谎在一维类型时不存在.激励相容也是充分条件,他们假设广义单交条件(generalized single crossing property)成立从而可以保证代理人的局部最优就是全局最优;然而这要求机制的配置是代理人类型的可微函数,而实际上在拍卖的背景下这种可微性条件是不成立的.多维非线性定价问题研究的突破是由Armstrong旧1来完成的,其结论就是一个利润最大化的多产品垄断者会排除一些类型的消费者,该结果表明私有信息的多维性是重要的,因为一旦私有信息是一维时该结论不再成立;Armstrong进一步研究表明垄断者的最优定价函数仅取决于他的成本③,然而该研究并没有对当激励

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