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    動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題研究及其應(yīng)用現(xiàn)狀的評(píng)述

    2009-06-17 06:48:22李俊嶺劉慶順
    社會(huì)科學(xué)論壇 2009年10期
    關(guān)鍵詞:決策問(wèn)題決策者選項(xiàng)

    李俊嶺 劉慶順

    [內(nèi)容摘要] 根據(jù)動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的研究方法及類型,本文對(duì)解決動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的最優(yōu)解策略和啟發(fā)式策略進(jìn)行了分析與評(píng)述,而且進(jìn)一步梳理了多屬性動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題、決策目標(biāo)變化的動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題以及動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的應(yīng)用現(xiàn)狀。研究結(jié)果顯示,當(dāng)前對(duì)于動(dòng)態(tài)決策的探索越來(lái)越關(guān)注決策者的啟發(fā)式策略、而非最優(yōu)解策略,越來(lái)越強(qiáng)調(diào)選擇策略的滿意性和適應(yīng)性原則、而非最優(yōu)性與規(guī)范性原則。

    [關(guān) 鍵 詞] 動(dòng)態(tài)決策;最優(yōu)解策略;啟發(fā)式策略;研究評(píng)述。

    [作者簡(jiǎn)介] 李俊嶺,河北工業(yè)大學(xué)博士研究生,主要從事決策科學(xué)理論與應(yīng)用研究。

    劉慶順,河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)公共管理學(xué)院副教授,主要從事管理決策研究。

    一、動(dòng)態(tài)決策及其問(wèn)題描述

    現(xiàn)實(shí)生活中,許多關(guān)于決策任務(wù)的信息并非一次性全部出現(xiàn),而是隨著時(shí)間的推移依次到來(lái)。比如股票投資決策,股價(jià)是隨著時(shí)間的推移而序次出現(xiàn),每次出現(xiàn)一個(gè)價(jià)格之后你就要決定是否出售或買(mǎi)進(jìn)。每次進(jìn)行決策時(shí),出于決策收益最大化原則你很想知道后面還會(huì)有哪些價(jià)位會(huì)出現(xiàn)。因此,你會(huì)采取一種邊觀察邊等待最優(yōu)價(jià)格出現(xiàn)的策略,在這個(gè)過(guò)程中需要你“決定”何時(shí)停止觀察股價(jià)、何時(shí)進(jìn)行出售或買(mǎi)進(jìn)。一般來(lái)說(shuō),這種備選項(xiàng)序次出現(xiàn)的情境被稱為動(dòng)態(tài)決策,而將備選項(xiàng)全部一次性出現(xiàn)的情境稱為靜態(tài)決策①。

    實(shí)際上,靜態(tài)決策現(xiàn)象從嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō)不是一個(gè)“決策”問(wèn)題。這是因?yàn)?,決策問(wèn)題涉及到判斷與選擇兩個(gè)方面,而靜態(tài)決策只是一個(gè)“選擇”問(wèn)題,不需要人們較多的認(rèn)知努力以及較強(qiáng)的信息加工能力。因此,現(xiàn)實(shí)生活中的靜態(tài)決策問(wèn)題非常少,人們通常遇到的大多是動(dòng)態(tài)決策情境。對(duì)于有些序貫決策問(wèn)題,由于在時(shí)間上有先后之別的多階段決策組成,也稱為動(dòng)態(tài)決策。各階段采取的決策一般是與時(shí)間或空間有關(guān),決策既依賴于當(dāng)前的狀態(tài)又引起當(dāng)前狀態(tài)的變化,前一階段的決策方案直接影響到后一階段決策方案的選擇。

    已有關(guān)于動(dòng)態(tài)決策的研究成果,從其研究方法的角度可以分為規(guī)范性研究與描述性研究?jī)纱箢?。其中,?guī)范性研究主要是運(yùn)用理論求解的方法尋求最優(yōu)決策,其研究成果主要是論證了動(dòng)態(tài)決策的最優(yōu)停止時(shí)間以及最優(yōu)決策的收益,這方面的研究主要集中在應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等領(lǐng)域。而描述性研究主要是運(yùn)用實(shí)證研究的方法,探討決策者在動(dòng)態(tài)過(guò)程中的行為特征與規(guī)律,這方面的研究主要集中在心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等領(lǐng)域。本文將主要基于動(dòng)態(tài)決策的研究方法視角,對(duì)相關(guān)的研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理與分析,研究的重點(diǎn)集中于當(dāng)前國(guó)內(nèi)外關(guān)于動(dòng)態(tài)決策的最優(yōu)解策略研究以及滿意解策略的研究。同時(shí),本文也將探討國(guó)內(nèi)外關(guān)于多屬性動(dòng)態(tài)決策以及動(dòng)態(tài)決策應(yīng)用的最新研究動(dòng)態(tài)。

    二、動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的最優(yōu)解策略研究

    早在20世紀(jì)60年代,Lindley②就論證了解決動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的一種最優(yōu)解策略。該策略的基本步驟是首先確定一個(gè)動(dòng)態(tài)搜索截止點(diǎn),然后拒絕截止點(diǎn)前面所有已經(jīng)觀察過(guò)的選項(xiàng),而接受此后出現(xiàn)的第一個(gè)優(yōu)于前面所有選項(xiàng)的那個(gè)選項(xiàng)。通過(guò)理論推導(dǎo)與計(jì)算,該截止閥值為r*-1(r*是迄今為止已經(jīng)觀察過(guò)的選項(xiàng)數(shù)量),而且當(dāng)n→∞時(shí)r*=1/e×n。而且如此選擇,能夠保證決策者選中最優(yōu)選項(xiàng)的概率最大,這個(gè)概率接近1/e≈37%。

    顯而易見(jiàn),最優(yōu)解策略的決策目標(biāo)就是尋求最優(yōu),而且它也準(zhǔn)確刻畫(huà)出如何達(dá)到最優(yōu)的選擇方法。不過(guò),閥值的確定則需要決策者具有較強(qiáng)的計(jì)算能力與較多的認(rèn)知努力。而這些能力,在決策時(shí)間比較短、決策情形比較急迫的情境下對(duì)于決策者來(lái)說(shuō)則提出了很高的要求,有時(shí)候甚至是不可能的。比如救火現(xiàn)場(chǎng)的消防指揮官,他不可能有能力、有時(shí)間進(jìn)行充分的計(jì)算,然后才決定采取何種救火措施。

    因此,后來(lái)的許多研究者發(fā)現(xiàn)(如Stewart③),上述關(guān)于動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的假設(shè)條件相比較現(xiàn)實(shí)決策情境來(lái)說(shuō)過(guò)于嚴(yán)格。比如:公司招聘往往是存在若干個(gè)招聘崗位,而且應(yīng)聘者經(jīng)常會(huì)反悔(即違約)。尤其是,由于人們很明白最求最優(yōu)選擇的目標(biāo)很難達(dá)到,因此往往放棄最優(yōu)選擇的決策目標(biāo),而進(jìn)行滿意選擇。那么,在這種情況下許多研究者通過(guò)松弛動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的假設(shè)條件,進(jìn)一步改進(jìn)與調(diào)整了Lindley的最優(yōu)截止閥策略。

    比如決策目標(biāo)的變化。在招聘秘書(shū)或選擇結(jié)婚對(duì)象等情境的決策問(wèn)題中,決策目標(biāo)是選擇其中最優(yōu)秀的一個(gè)。然而,這個(gè)決策目標(biāo)是動(dòng)態(tài)決策情境中前提條件最為嚴(yán)格的一個(gè)。這是因?yàn)?,現(xiàn)實(shí)中的決策者通常很難命中其中的最優(yōu)秀者。因此,后來(lái)的許多研究對(duì)決策目標(biāo)進(jìn)行了一定程度上的松弛。

    Gilbert和Mosteller④研究了決策者的目標(biāo)是選擇k個(gè)最好選項(xiàng)之中的一個(gè)(k>1,而且這k個(gè)選項(xiàng)之間沒(méi)有報(bào)酬上的差異)。Kawaim和Tamaki⑤則具體探討了決策者只要選中n個(gè)選項(xiàng)中的最優(yōu)或次優(yōu)就為“贏”的情境,其中n為一個(gè)隨機(jī)變量且決策者知道其分布函數(shù)(即n服從[1,m]之間的正態(tài)分布)。決策者的收益為a、b與0(a>b>0),這分別對(duì)應(yīng)于決策者命中最優(yōu)、選擇次優(yōu)以及選擇其它選項(xiàng)的情況。

    很明顯,決策目標(biāo)的變化導(dǎo)致搜索行為也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化,尤其是截止閥值會(huì)進(jìn)行較大的調(diào)整。比如,Mucci⑥探討的決策者收益為被選擇項(xiàng)的絕對(duì)排序值的情境,其報(bào)酬函數(shù)可以表達(dá)為決策目標(biāo)是最小化被選擇項(xiàng)的絕對(duì)排序值。Mucci研究發(fā)現(xiàn),其最優(yōu)解策略也是一個(gè)截止閥值的形式。具體來(lái)說(shuō),決策者應(yīng)該拒絕前t*1-1個(gè)選項(xiàng)(其中,t*=t*1……t*n),然后在t*1與t*2-1之間選擇相對(duì)排序值為1的選項(xiàng);以及在t*2與t*3-1之間之間選擇相對(duì)排序值為1或2的選項(xiàng)。國(guó)內(nèi)學(xué)者金治明⑦研究了兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)下的動(dòng)態(tài)決策情境,即決策目標(biāo)為錄用到最好應(yīng)聘者的概率最大,以及錄用到應(yīng)聘者絕對(duì)名次的平均值最小。

    三、動(dòng)態(tài)決策研究的最新進(jìn)展

    早期的動(dòng)態(tài)決策研究,探討的焦點(diǎn)是決策者應(yīng)該如何選擇才能達(dá)到最優(yōu)目標(biāo)。而最近的動(dòng)態(tài)決策研究,主要基于行為決策理論探討決策者是否遵循最優(yōu)解策略進(jìn)行選擇。另外,還有一些研究通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)決策情境,探討了一種變形的動(dòng)態(tài)決策決策模型,比如多屬性動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題。

    1.基于啟發(fā)式策略的研究。動(dòng)態(tài)決策的啟發(fā)式策略研究,側(cè)重于決策者的搜索行為與選擇行為的描述。研究方法主要為實(shí)證研究,尤其是運(yùn)用實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)與計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)的研究方法,這些研究探討的焦點(diǎn)主要為決策者究竟是否遵循最優(yōu)解策略進(jìn)行選擇。

    Seale和Rapoport⑧運(yùn)用計(jì)算機(jī)仿真與實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)的方法,首先探討了符合六個(gè)基本假設(shè)條件下的動(dòng)態(tài)決策情境。他們識(shí)別并驗(yàn)證了三個(gè)啟發(fā)式策略,即截止閥法則、數(shù)候補(bǔ)者法則(candidate count)以及數(shù)連續(xù)非候補(bǔ)者法則(successive non-candidate)。在這里,候補(bǔ)者就是指在一定時(shí)段的取樣觀察選項(xiàng)中,從優(yōu)到劣排名為第一的選項(xiàng)。因此,在某一足夠長(zhǎng)的時(shí)段內(nèi)可能有若干個(gè)候補(bǔ)者,這包括當(dāng)前或者曾經(jīng)相對(duì)排名為第一的選項(xiàng)。

    截止閥法則是指決策者拒絕前面的r-1個(gè)選項(xiàng)(r是迄今為止已經(jīng)觀察過(guò)的選項(xiàng)數(shù)量),然后選擇從此以后出現(xiàn)的、第一個(gè)相對(duì)排序值最高(所有已觀察選項(xiàng)中)的選項(xiàng)。實(shí)際上,這個(gè)法則包括Lindley的最優(yōu)解策略,即把最優(yōu)解策略作為r=r*時(shí)的一個(gè)特例。而數(shù)候補(bǔ)者法則,是指決策者選擇第j個(gè)候選者(1≤j<n)。數(shù)連續(xù)非候補(bǔ)者法則,是指決策者選擇在遇到一個(gè)候補(bǔ)者之后、緊接著連續(xù)k個(gè)非候補(bǔ)者之后的第一個(gè)候補(bǔ)者。

    最近,Zwick等人⑨研究了已觀察選項(xiàng)的序次出現(xiàn)特征,對(duì)當(dāng)前出現(xiàn)的候補(bǔ)者進(jìn)行選擇的傾向以及對(duì)決策者可以后悔的影響。他們基于決策者的行為心理理論認(rèn)為,這正是最優(yōu)解策略“忽視”的重要部分。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),觀察選項(xiàng)的序次特征對(duì)決策行為有一定的影響。具體來(lái)說(shuō),取樣觀察選項(xiàng)中候補(bǔ)者出現(xiàn)的平均密度,與決策者當(dāng)前遇到候補(bǔ)者進(jìn)行選擇的概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。而自從遇到最近一個(gè)候補(bǔ)者以來(lái)的時(shí)間越長(zhǎng),則與決策者當(dāng)前遇到候補(bǔ)者進(jìn)行選擇的概率呈正相關(guān)關(guān)系。

    2.多屬性動(dòng)態(tài)決策研究。在現(xiàn)實(shí)決策情境中,序貫觀察的選項(xiàng)屬性有單屬性與多屬性之分,前面討論的主要是決策者序貫觀察選項(xiàng)的單一屬性。但在現(xiàn)實(shí)生活中,該類決策問(wèn)題情境大多都為多屬性決策。比如尋找工作的情境,一個(gè)工作職位可能要包括薪水、工作強(qiáng)度、工作時(shí)間、地域環(huán)境等多種屬性。而關(guān)于多屬性動(dòng)態(tài)決策的研究,既有其最優(yōu)解策略模型的探討,也有實(shí)證方面的研究。很明顯,對(duì)于該類決策情境探索與研究的主要目的,都將使得解決問(wèn)題的方法更加接近現(xiàn)實(shí)中人們的真實(shí)決策行為。

    Gnedin⑩探討的多屬性動(dòng)態(tài)決策情境是指,決策目標(biāo)為選擇至少一個(gè)屬性為最優(yōu)的選項(xiàng)。研究發(fā)現(xiàn),解決該問(wèn)題的最優(yōu)解策略是由兩個(gè)閥值組成的。即拒絕前g*-1個(gè)選項(xiàng),然后在g*與h*-1個(gè)選項(xiàng)中間選擇屬性的相對(duì)排序值都為1的選項(xiàng);從h*與n之間選擇至少一個(gè)屬性的相對(duì)排序值為1的選項(xiàng)(g*≤h*)。而且如此選擇,當(dāng)n趨于無(wú)窮大的時(shí)候,截止閥值與贏的概率都集中于50%。Ferguson{11}則研究了選項(xiàng)屬性間為相互依賴的情境,研究結(jié)果也發(fā)現(xiàn)其最優(yōu)解策略具有單屬性動(dòng)態(tài)決策同樣的截止閥值形式。

    最近,Bearden等人{(lán)12}提出了一個(gè)計(jì)算最優(yōu)解策略的程序,然后通過(guò)兩個(gè)激勵(lì)相容報(bào)酬的實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證多屬性動(dòng)態(tài)決策的最優(yōu)搜索模型。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),相對(duì)于最優(yōu)解搜索策略,被試停止搜索的太早,原因是由于決策者有一種在中間(相對(duì)而言)質(zhì)量的選項(xiàng)上存在過(guò)早停止的傾向。Lim等人{(lán)13}研究了多屬性動(dòng)態(tài)決策的另一種情境,即每次出現(xiàn)的選項(xiàng)都是多屬性的,但是決策者不知道這些屬性。具體來(lái)說(shuō),每次出現(xiàn)一個(gè)選項(xiàng),決策者可以打算選擇它,但是要付出一定的成本去購(gòu)買(mǎi)這個(gè)選項(xiàng)的屬性值;若“學(xué)習(xí)”完這個(gè)選項(xiàng)的屬性之后決定不選擇它,則繼續(xù)觀察下一個(gè)選項(xiàng)。若決策者不“學(xué)習(xí)”每個(gè)選項(xiàng)的屬性值,則可以直接選擇之。

    四、動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的應(yīng)用研究

    現(xiàn)實(shí)生活中,動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題的應(yīng)用情境十分廣泛,比如最低價(jià)產(chǎn)品搜索問(wèn)題、工作職位搜索問(wèn)題,最佳投資時(shí)機(jī)搜索以及商機(jī)搜索等問(wèn)題。下面,本文將評(píng)述動(dòng)態(tài)決策問(wèn)題在這些情境下的應(yīng)用現(xiàn)狀研究。

    1.如何選擇性價(jià)比最高的產(chǎn)品。一般來(lái)說(shuō),關(guān)于信息理論搜索的探討大多都是沿著傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)的模型進(jìn)行研究的。其中,最主要的搜索原則就是只要下一次搜索的邊際期望收益,大于其邊際期望成本決策者就繼續(xù)搜索;否則,決策者將理性的停止搜索。

    Jacoby等人{(lán)14}發(fā)現(xiàn)當(dāng)被試不停獲得新信息的時(shí)候,減少主觀不確定性模式是一個(gè)下降的函數(shù)。換句話說(shuō),當(dāng)獲得新信息時(shí),主觀不確定性以一個(gè)上升的速度減少,產(chǎn)生了收斂的形狀。而Meyer{15}提出的選項(xiàng)被序貫排除的模型認(rèn)為,一個(gè)選項(xiàng)只要其效用與所有其他選項(xiàng)的最大化效用之間的差異,小于某些臨界效用差異Vt;那么,這個(gè)選項(xiàng)就保留在考慮集里。

    實(shí)際上,對(duì)于Stigler{16}的規(guī)范性搜索模型來(lái)說(shuō),前提假設(shè)條件就是決策者為風(fēng)險(xiǎn)中性的。而且,該模型意味著在搜索過(guò)程中直到出現(xiàn)一個(gè)大于保留價(jià)的價(jià)格,決策者才會(huì)停止搜索進(jìn)而選擇。尤其是,這個(gè)保留價(jià)不會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。當(dāng)然,這樣的搜索策略肯定也不會(huì)發(fā)生召回(recall)現(xiàn)象。因此可以說(shuō),該決策模型與動(dòng)態(tài)決策的最優(yōu)解策略大同小異。Sonnemans{17}基于消費(fèi)者知道價(jià)格分布、搜索成本恒定、搜索數(shù)量無(wú)限以及可以召回的決策情境,進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn),被試關(guān)注更多的是搜索的總收益,而非邊際回報(bào)。同時(shí)也發(fā)現(xiàn),被試搜索的太少,而且認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避也不能完全解釋少于最優(yōu)的搜索數(shù)量。

    2.如何搜尋最理想的工作職位。Stigler 關(guān)于一般商品的信息搜索研究,并沒(méi)有述及勞動(dòng)力市場(chǎng)上的工作搜索問(wèn)題。Phelps{18}認(rèn)為在信息不充分條件下,工作搜索者通過(guò)搜索活動(dòng)來(lái)逐漸了解工資分布,通過(guò)比較工作搜索的邊際成本和可能獲得的邊際收益來(lái)決定是否繼續(xù)搜索。Birger{19}的一般均衡模型將個(gè)體同時(shí)視為勞動(dòng)者和消費(fèi)者,企業(yè)標(biāo)明工資和價(jià)格,個(gè)體進(jìn)行需要花費(fèi)時(shí)間但卻無(wú)成本的搜索。Birger在關(guān)注個(gè)體和當(dāng)前伙伴交易的同時(shí),還注意到了其所花費(fèi)的搜索時(shí)間,認(rèn)為不存在對(duì)稱穩(wěn)態(tài)均衡但存在非對(duì)稱穩(wěn)態(tài)均衡。

    勞動(dòng)力市場(chǎng)的均衡搜索模型認(rèn)為,明碼標(biāo)價(jià)博弈中惟一均衡解的特點(diǎn)是,作為連續(xù)統(tǒng)一體的雇主選擇永久性的工資出價(jià),而作為連續(xù)統(tǒng)一體的工人從出價(jià)集中以隨機(jī)、序貫抽樣方式進(jìn)行搜索。而個(gè)體出價(jià)信息不完全時(shí),假定工人無(wú)論是否失業(yè)都將持續(xù)進(jìn)行工作搜索,則工資分布的離差是工作搜索造成的顯著結(jié)果。在不知道用人單位工資分布的情況下,求職者尋找工作的過(guò)程可以看作是一個(gè)最優(yōu)搜索問(wèn)題,即如何在資源有限的情況下找到工資最高的工作。研究顯示,一些工資較低的公司可能比工資較高的公司更容易被求職者所選擇。

    Saks等人{(lán)20}的工作搜索行為變化“學(xué)習(xí)模型”則認(rèn)為,求職者隨時(shí)間變化可能會(huì)“習(xí)得”某些搜索活動(dòng)比另外一些更有用,并且可能根據(jù)他們習(xí)得的經(jīng)驗(yàn)改變他們?cè)瓉?lái)從事的搜索活動(dòng)。“計(jì)劃行為理論”模型認(rèn)為,個(gè)體的工作搜索意向是工作搜索行為的直接決定因素,這包括廣泛的工作搜索動(dòng)機(jī)因素。Crossley{21}的工作搜索行為變化“情緒模型”認(rèn)為,與工作搜索相關(guān)的壓力以及沮喪可能導(dǎo)致搜索者增加、減少或者調(diào)整他們的工作搜索行為,而不考慮這些活動(dòng)自身的有效性。

    3.動(dòng)態(tài)決策理論在其他領(lǐng)域的應(yīng)用。最初的動(dòng)態(tài)決策理論主要應(yīng)用于軍事領(lǐng)域,現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于非軍事領(lǐng)域的實(shí)踐和研究,如犯罪學(xué)、偵察學(xué)、醫(yī)學(xué)普查、礦藏勘探、農(nóng)林業(yè)、畜牧水產(chǎn)業(yè)、環(huán)境保護(hù)、工業(yè)自動(dòng)化、市場(chǎng)調(diào)查、人力資源管理以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)等許多領(lǐng)域。比如股票操作中的選時(shí),即決定何時(shí)買(mǎi)進(jìn)與何時(shí)賣出的問(wèn)題。在股票連續(xù)上漲n次之后,投資者是立刻交割還是繼續(xù)等待下去,以期獲得更大利益?研究顯示,如果在n時(shí)刻交割為最優(yōu),等待到n+1時(shí)刻股票又漲了,此時(shí)交割也為最優(yōu)策略。

    Chun和Sumichrast{22}基于最優(yōu)搜索理論研究了百貨商店市場(chǎng)份額估計(jì)問(wèn)題,即針對(duì)一家特定的商店確定其所占有的市場(chǎng)份額。研究結(jié)果顯示,消費(fèi)者按商店規(guī)模大小進(jìn)行搜索是最優(yōu)的策略。后來(lái),他們還探討了基于選項(xiàng)相對(duì)排序值情境的序貫指派問(wèn)題,即決策者如何指派隨機(jī)序貫到來(lái)的j個(gè)工作(jobs)匹配到m臺(tái)機(jī)器(machines),目的是最大化期望總收益。Tse{23}研究了消費(fèi)者在各商店中搜索商品的行為對(duì)新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)、傳播和擴(kuò)散的影響,研究結(jié)果表明,低搜索成本可以促進(jìn)公司進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。

    Crémer等人{(lán)24}研究了最優(yōu)搜索理論在拍賣行為中的應(yīng)用問(wèn)題。假設(shè)在拍賣某件物品時(shí),拍賣方要把有關(guān)拍賣物品的信息通知競(jìng)價(jià)者(或潛在購(gòu)買(mǎi)者)。通知每個(gè)競(jìng)價(jià)者都有一定的成本(稱之為搜索成本),這里的問(wèn)題是應(yīng)該通知哪些競(jìng)價(jià)者,以及如何確定通知他們的先后順序,目的是使物品賣出最好的價(jià)錢(qián)而且使搜索成本為最低。

    產(chǎn)品市場(chǎng)介入時(shí)機(jī)選擇是商機(jī)挖掘研究中的一個(gè)重要課題,因此以商業(yè)機(jī)會(huì)長(zhǎng)期存在或商機(jī)何時(shí)會(huì)消失完全已知為前提條件,研究產(chǎn)品的邊際利潤(rùn)、機(jī)會(huì)成本、產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度以及競(jìng)爭(zhēng)者勢(shì)力等因素,對(duì)產(chǎn)品性能完善程度和市場(chǎng)介入時(shí)間的影響具有重要意義。而吳國(guó)華等人{(lán)25}研究了決策者面對(duì)一個(gè)重要的商業(yè)機(jī)會(huì),在掌握不完全信息的情況下應(yīng)該如何做出理性的決策,才能使企業(yè)的期望獲利最大或期望損失最小的問(wèn)題。

    (本文系河北省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃2008年度研究項(xiàng)目“基于河北省突發(fā)公共事件的應(yīng)急動(dòng)態(tài)決策機(jī)制和行為研究”的階段性研究成果。項(xiàng)目編號(hào):HB08BSH002)

    注釋:

    ①Payne JW, Bettman JR, Johnson EJ. The adaptive decision maker[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1993.

    ②Lindley DV. Dynamic programming and decision theory[J]. Applied Statistics, 1961, 10:pp 39-51.

    ③Stewart TJ. The secretary problem with an unknown number of options[J]. Operations Research,1981,29:pp130-145.

    ④Gilbert J, Mosteller F. Recognizing the maximum of a sequence[J]. Journal of the American Statistical Association, 1966, 61:pp 35-73.

    ⑤Kawaim M, Tamaki M. Choosing Either the Best or the Second Best When the Number of applicants Is Random[J]. Computers and Mathematics with Applications, 2003, 46: pp1065-1071.

    ⑥Mucci AG. On a class of secretary problems[J]. The Annals of Probability, 1973, 1:pp 417-427.

    ⑦金治明:《最優(yōu)停止理論及其應(yīng)用》第5-7 頁(yè),[長(zhǎng)沙]國(guó)防科技大學(xué)出版社1996年版。

    ⑧Seale DA, Rapoport A. Sequential Decision Making with Relative Ranks: An Experimental Investigation of the “Secretary Problem”[J]. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1997, 69(3): pp221-236.

    ⑨Zwick R, Rapoport A, Lo AKC, et al.. Consumer Sequential Search: Not Enough or Too Much?[J]. Marketing Science, 2003, 22(4): pp503-519.

    ⑩Gnedin AV. A multicriteria problem of optimal stopping problem of a selection process[J]. Automation and Remote Control, 1981, 42(69): pp221-236.

    {11}Ferguson TS. Best-choice problems with dependent criteria [J]. Contemporary Mathematics,1992,125,pp 135-151.

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    {13}Lim C, Bearden JN, Smith JC. Sequential Search with Multiattribute Options[J]. Decision Analysis,2006,3(1):pp 3-15.

    {14}Jacoby J, Jaccard JJ, Currim I, et al.. Tracing the impact of item-by-item information accesssing on uncertainty reduction[J]. Journal of Consumer Research, 1994, 21(9): pp291-303.

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    {21}Crossley CD, Highhouse S. Relation of job search and choice process with subsequent satisfaction[J]. Journal of Economic Psychology, 2005, 26(2): pp255-268.

    {22}Chun YH, Sumichrast RT. Estimating the market shares of stores based on the shoppers search and purchase behavior[J]. European Journal of Operational Research, 2005, 166(2): pp576-592.

    {23}Tse CY. New product introduction with costly search[J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2006, 30(12): pp2775-2792.

    {24}Crémer J, Spiegel Y, Zheng CZ. Optimal search auctions[J]. Journal of Economic Theory, 2007, 134(1): pp226-248.

    {25}吳國(guó)華,、潘德惠:“基于不完全信息的商機(jī)挖掘的最優(yōu)停止模型”,載《系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)》2005年第1期。

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