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    運(yùn)價(jià)呈幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律的班輪運(yùn)輸期權(quán)決策

    2020-12-09 01:58:26劉李鵬楊華龍王大元
    中國航海 2020年3期
    關(guān)鍵詞:托運(yùn)人班輪運(yùn)費(fèi)

    宋 巍,劉李鵬,楊華龍,王大元

    (大連海事大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院, 遼寧 大連 116026)

    集裝箱運(yùn)輸是國際工業(yè)品貿(mào)易的主要運(yùn)輸方式,在國際海運(yùn)班輪市場中占有重要地位。[1]為滿足客戶的需求,船公司(承運(yùn)人)需在固定的航線上,按特定的發(fā)船頻率和船舶掛靠港口順序,以公布的船期為托運(yùn)人提供規(guī)則的集裝箱班輪運(yùn)輸服務(wù)。[2]受船舶運(yùn)力固定、運(yùn)輸服務(wù)不可存儲(chǔ)、固定成本高和邊際成本低等因素的影響,為提高艙位利用率和運(yùn)營效益,承運(yùn)人通常采取與貨運(yùn)代理人或大客戶簽訂長期合同的策略[3],以較為固定的運(yùn)價(jià)為客戶提供集裝箱貨物班輪運(yùn)輸服務(wù);承運(yùn)人對(duì)大多數(shù)普通客戶(托運(yùn)人)采取以包箱費(fèi)率為主的均一定價(jià)[4],即對(duì)托運(yùn)人的集裝箱貨物只區(qū)分集裝箱尺寸和相應(yīng)的航線,按統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)收運(yùn)費(fèi)。這種固定或均一的定價(jià)越來越不適應(yīng)當(dāng)今競爭日益激烈的班輪運(yùn)輸市場。此外,在面對(duì)運(yùn)輸需求劇烈波動(dòng)變化時(shí),這種運(yùn)價(jià)策略缺乏應(yīng)對(duì)的靈活性和有效性。班輪運(yùn)輸期權(quán)作為一種新的補(bǔ)充策略已受到承托雙方的高度關(guān)注,其是將金融衍生工具應(yīng)用到航運(yùn)服務(wù)市場的產(chǎn)物,既可在遠(yuǎn)期確定艙位預(yù)售量,又兼具應(yīng)對(duì)市場需求變化的靈活性和有效性。[5]因此,研究集裝箱班輪運(yùn)輸期權(quán)決策問題具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    運(yùn)價(jià)是關(guān)乎集裝箱船公司班輪運(yùn)輸效益的關(guān)鍵指標(biāo)之一,班輪定價(jià)一直是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)問題。代表性的研究包括: GARRIDO[6]考慮到運(yùn)輸需求對(duì)運(yùn)價(jià)決策的影響,針對(duì)彈性需求的班輪定價(jià)問題,通過復(fù)式拍賣的方法確定運(yùn)價(jià),達(dá)到提高船公司運(yùn)輸收益的目標(biāo);曾慶成等[7]考慮到承、托雙方之間的博弈關(guān)系,基于差價(jià)補(bǔ)償策略構(gòu)建序貫決策博弈模型,研究托運(yùn)人訂艙行為和承運(yùn)人的定價(jià)決策;YIN等[8]研究價(jià)格折扣對(duì)托運(yùn)人的影響,構(gòu)建班輪公司的折扣定價(jià)模型。這些研究結(jié)合運(yùn)輸需求、承托雙方的博弈行為特征和運(yùn)輸成本等諸多不確定性影響因素,研究班輪定價(jià)問題,但都是在壟斷環(huán)境下進(jìn)行的,即運(yùn)價(jià)是由承運(yùn)人控制且未考慮市場供需變化和未來不確定因素對(duì)運(yùn)價(jià)產(chǎn)生的波動(dòng)影響,因而其適用范圍均較為有限。

    為研究如何更好地應(yīng)對(duì)未來市場的劇烈波動(dòng),專家開始借鑒期權(quán)理論在航空領(lǐng)域的研究成果,將其引入到海運(yùn)領(lǐng)域。例如:文獻(xiàn)[9]通過將運(yùn)費(fèi)期權(quán)引入海運(yùn)服務(wù)市場中,建立托運(yùn)人收益優(yōu)化模型,對(duì)其在海運(yùn)服務(wù)供應(yīng)鏈中的最優(yōu)化決策進(jìn)行分析;文獻(xiàn)[10]基于期權(quán)理論提出國際集裝箱海運(yùn)企業(yè)運(yùn)輸協(xié)議動(dòng)態(tài)定價(jià)的決策方法,建立附帶美式認(rèn)購/認(rèn)沽期權(quán)的國際海上集裝箱運(yùn)輸協(xié)議動(dòng)態(tài)定價(jià)決策模型。這些有關(guān)海運(yùn)期權(quán)問題的研究不僅豐富了海運(yùn)定價(jià)策略,而且在一定程度上推動(dòng)了海運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)的分擔(dān)和防控。然而,剛剛起步的海運(yùn)期權(quán)問題研究僅考慮托運(yùn)人(文獻(xiàn)[9])或承運(yùn)人(文獻(xiàn)[10])應(yīng)對(duì)市場變化時(shí)單方面的決策行為,并沒有考慮承托雙方的博弈決策行為,這在一定程度上影響了海運(yùn)期權(quán)的實(shí)際應(yīng)用效果。鑒于此,本文將運(yùn)價(jià)作為外生隨機(jī)變量,通過分析集裝箱班輪運(yùn)輸承運(yùn)人和托運(yùn)人的博弈行為,構(gòu)建承運(yùn)人期權(quán)定價(jià)和托運(yùn)人最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量的Stackelberg博弈模型,在海運(yùn)運(yùn)價(jià)服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律[11]的條件下,研究承運(yùn)人和托運(yùn)人的最優(yōu)決策行為,以期豐富和完善集裝箱班輪運(yùn)輸?shù)亩▋r(jià)理論和實(shí)踐。

    1 問題描述

    在集裝箱班輪運(yùn)輸?shù)哪硞€(gè)港口航線上,承運(yùn)人通常會(huì)將一部分運(yùn)力以長期合同的方式預(yù)售給與其具有長期穩(wěn)定合作關(guān)系的貨運(yùn)代理人或大客戶,剩余的運(yùn)力通過直接售艙方式銷售給托運(yùn)人,或期權(quán)等以遠(yuǎn)期方式銷售給托運(yùn)人。為規(guī)避未來市場波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn),承運(yùn)人通過發(fā)行期權(quán)鼓勵(lì)托運(yùn)人在遠(yuǎn)期市場購買期權(quán)運(yùn)力,并在期權(quán)到期日即期市場(簡稱“即期市場”)銷售其余運(yùn)力。托運(yùn)人可根據(jù)承運(yùn)人的期權(quán)定價(jià),選擇在即期市場購買運(yùn)力或從遠(yuǎn)期市場上認(rèn)購期權(quán)獲得運(yùn)力。由此可見,集裝箱班輪運(yùn)輸期權(quán)決策主要涉及承運(yùn)人與托運(yùn)人之間的決策。

    由于班輪運(yùn)輸壟斷性逐漸淡化,運(yùn)價(jià)主要由市場供需狀況決定,承運(yùn)人和托運(yùn)人都是市場價(jià)格的接受者。運(yùn)輸服務(wù)是一種在期貨市場上的標(biāo)準(zhǔn)商品,由MCCARDIE等[12]和BRENNAN等[13]的分析可知:在期貨市場上,標(biāo)準(zhǔn)商品的短期價(jià)格服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律。此外,KOEKEBAKKER等[14]采用幾何布朗運(yùn)動(dòng)對(duì)運(yùn)價(jià)進(jìn)行建模,該方法在蒙特卡羅試驗(yàn)中獲得了較為準(zhǔn)確的結(jié)果。據(jù)此,本文論述均假定海運(yùn)運(yùn)價(jià)服從幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律。

    基于期權(quán)理論,承運(yùn)人是期權(quán)決策的領(lǐng)導(dǎo)者,而托運(yùn)人是跟隨者,承運(yùn)人與托運(yùn)人雙方形成一個(gè)Stackelberg博弈關(guān)系。

    1) 承運(yùn)人需推斷托運(yùn)人的期權(quán)認(rèn)購量才能制訂合理的期權(quán)執(zhí)行價(jià)格和期權(quán)費(fèi)。若期權(quán)執(zhí)行價(jià)格和期權(quán)費(fèi)過高,托運(yùn)人更傾向于在即期市場直接購買艙位;若期權(quán)執(zhí)行價(jià)格和期權(quán)費(fèi)過低,托運(yùn)人會(huì)購買并選擇執(zhí)行期權(quán),此時(shí)承運(yùn)人收益會(huì)遭受損失。

    2) 當(dāng)承運(yùn)人給出期權(quán)執(zhí)行價(jià)格和期權(quán)費(fèi)之后,托運(yùn)人需確定合理的期權(quán)認(rèn)購量。期權(quán)認(rèn)購量若過多,則在即期市場運(yùn)價(jià)下跌時(shí),會(huì)造成因托運(yùn)人放棄執(zhí)行期權(quán)而產(chǎn)生期權(quán)費(fèi)損失;期權(quán)認(rèn)購量若過少,則在即期市場運(yùn)價(jià)上升時(shí),會(huì)造成托運(yùn)人的運(yùn)費(fèi)增加。

    因此,解決集裝箱班輪運(yùn)輸期權(quán)決策問題的關(guān)鍵是承、托雙方在Stackelberg博弈下,承運(yùn)人制定合理的期權(quán)執(zhí)行價(jià)格和期權(quán)費(fèi),托運(yùn)人確定合理的期權(quán)認(rèn)購量,以實(shí)現(xiàn)承、托雙方的利益最大化。

    2 期權(quán)定價(jià)模型

    2.1 符號(hào)說明

    x為單位運(yùn)力期權(quán)執(zhí)行價(jià)格;r為期權(quán)費(fèi);Q為托運(yùn)人的期權(quán)認(rèn)購量;D為托運(yùn)人的艙位需求量;p為即期市場上的單位運(yùn)價(jià);p0為期初運(yùn)價(jià);pmax為運(yùn)價(jià)波動(dòng)上限;pmin為運(yùn)價(jià)波動(dòng)下限;T為期權(quán)到期日;b為單位運(yùn)輸成本;K為承運(yùn)人在某一港口航線上的運(yùn)力;m為承運(yùn)人在即期市場剩余運(yùn)力的銷售比例。

    2.2 托運(yùn)人期權(quán)決策

    根據(jù)海運(yùn)運(yùn)價(jià)的幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律特征ln(p/p0)~N(μT,σ2T),ln(p/p0)的概率密度函數(shù)為

    (1)

    式(1)中:μ和σ均為幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律的系數(shù)。即期市場上單位運(yùn)價(jià)的概率密度函數(shù)為

    (2)

    當(dāng)承運(yùn)人的期權(quán)定價(jià)為(x,r),托運(yùn)人的期權(quán)認(rèn)購量為Q時(shí),托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)為

    (3)

    式(3)中:f(D)為托運(yùn)人艙位需求量D的概率密度函數(shù);第一項(xiàng)為期權(quán)運(yùn)費(fèi);第二項(xiàng)為當(dāng)市場價(jià)格低于期權(quán)執(zhí)行價(jià)格時(shí),托運(yùn)人執(zhí)行期權(quán)時(shí)的訂艙成本;第三項(xiàng)為當(dāng)市場價(jià)格高于期權(quán)執(zhí)行價(jià)格時(shí),托運(yùn)人在即期市場上訂艙的成本。

    托運(yùn)人的期權(quán)決策模型M1為

    minM1(Q)

    (4)

    s.t.Q≥0

    (5)

    Q≤K

    (6)

    1) 模型M1是一個(gè)凸規(guī)劃。

    對(duì)式(1)求M1(Q)關(guān)于Q的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù),可得

    (7)

    (8)

    (9)

    式(9)中:λ和u為拉格朗日乘子。

    模型M1的最優(yōu)解滿足條件為

    (10)

    (11)

    (12)

    u,λ≥0

    (13)

    由此可得:

    (14)

    式(14)中:F(Q)為托運(yùn)人期權(quán)認(rèn)購量Q的分布函數(shù);F-1(Q)為F(Q)的逆函數(shù)。

    4) 當(dāng)λ≠0,u≠0時(shí),式(11)與式(12)矛盾,不存在解。

    由于M1是一個(gè)凸規(guī)劃模型,根據(jù)庫恩塔克條件求得的解即為模型的最優(yōu)解,可得托運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量為

    (15)

    2) 托運(yùn)人最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量Q*關(guān)于期權(quán)執(zhí)行價(jià)格x和期權(quán)費(fèi)r單調(diào)遞減。

    由最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量Q*滿足關(guān)系式

    (16)

    (17)

    (18)

    由式(17)可知:托運(yùn)人最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量Q*關(guān)于期權(quán)執(zhí)行價(jià)格x單調(diào)遞減。由式(18)可知:托運(yùn)人最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量Q*關(guān)于期權(quán)費(fèi)用r單調(diào)遞減。得證。

    2.3 承運(yùn)人期權(quán)決策

    承運(yùn)人在遠(yuǎn)期市場上以期權(quán)的形式銷售部分運(yùn)力,剩余運(yùn)力只能在即期市場上銷售。假設(shè)承運(yùn)人在即期市場的銷售比例為m,m是即期市場價(jià)格p的減函數(shù),且與承運(yùn)人的運(yùn)力規(guī)模、服務(wù)水平等有關(guān),即

    (19)

    式(19)中:β為與承運(yùn)人的運(yùn)力規(guī)模和服務(wù)水平等有關(guān)的競爭力系數(shù),β∈(0,1]。

    考慮托運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量時(shí),承運(yùn)人的期望利潤為

    (20)

    式(20)中:第一項(xiàng)為期權(quán)費(fèi)用收入;第二項(xiàng)為當(dāng)期權(quán)執(zhí)行價(jià)格高于即期市場價(jià)格時(shí),托運(yùn)人放棄執(zhí)行期權(quán),承運(yùn)人在即期市場銷售剩余運(yùn)力獲取的利潤;第三項(xiàng)為當(dāng)期權(quán)執(zhí)行價(jià)格低于即期市場價(jià)格且托運(yùn)人購買的期權(quán)運(yùn)力能滿足需求時(shí),承運(yùn)人獲得的利潤;第四項(xiàng)為當(dāng)期權(quán)執(zhí)行價(jià)格低于即期市場價(jià)格且托運(yùn)人購買的期權(quán)運(yùn)力未能滿足需求時(shí),承運(yùn)人獲得的利潤。

    由此可得承運(yùn)人定價(jià)模型M2為

    maxM2(x,r)

    (21)

    s.t.x+r≥pmin

    (22)

    x+r

    (23)

    綜上,根據(jù)承運(yùn)人與托運(yùn)人雙方之間Stackelberg博弈關(guān)系,當(dāng)承運(yùn)人給定一個(gè)期權(quán)定價(jià)(x,r)之后,由式(21)可知托運(yùn)人最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量Q*是關(guān)于(x,r)的函數(shù)。因此,將式(15)代入式(21)中,利用模型M2便可求得承運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)定價(jià),再利用式(15)可求得托運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)訂購量。

    3 算法設(shè)計(jì)

    由于定價(jià)模型M2的目標(biāo)函數(shù)是一個(gè)帶有積分的復(fù)雜非線性函數(shù),本文設(shè)計(jì)改進(jìn)的遺傳算法求解。為克服傳統(tǒng)遺傳算法存在局部搜索能力差、種群多樣性逐漸降低和“早熟收斂”等缺陷,本文從2個(gè)方面對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn):

    1) 結(jié)合適應(yīng)度定標(biāo)法和Boltzmann適應(yīng)度調(diào)節(jié)策略調(diào)節(jié)不同時(shí)期的選擇壓力,加大局部搜索能力。

    2) 在每一代新種群中定期補(bǔ)充一定數(shù)量的新個(gè)體,保持種群多樣性。

    改進(jìn)的遺傳算法步驟如下:

    1) 選擇編碼方式,生成初始種群。本文選擇二進(jìn)制編碼方式,并設(shè)置最大迭代次數(shù)、交叉率和變異率,隨機(jī)生成初始種群。

    2) 適應(yīng)度評(píng)價(jià)。為動(dòng)態(tài)調(diào)整種群的選擇壓力,對(duì)定價(jià)模型M2的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行線性變化,結(jié)合Boltzmann調(diào)節(jié)策略選擇適應(yīng)度函數(shù)

    (24)

    式(24)中:α為調(diào)整參數(shù);W為一個(gè)控制參數(shù),隨著迭代的進(jìn)行逐漸變小。記錄適應(yīng)度最優(yōu)的個(gè)體,若種群達(dá)到最大迭代次數(shù),則執(zhí)行步驟7),否則執(zhí)行步驟3)。

    3) 選擇。本文采用輪盤賭法進(jìn)行選擇操作,選擇概率由個(gè)體適應(yīng)度決定,適應(yīng)度低的個(gè)體也具有“生存”機(jī)會(huì),從當(dāng)前種群中選擇一定比例的個(gè)體。同時(shí),采用精英保留策略,使當(dāng)前代中最優(yōu)秀的個(gè)體保留到下一代,確保種群向高適應(yīng)度進(jìn)化。對(duì)種群進(jìn)行選擇操作,生成新群體。

    4) 交叉。本文采用均勻交叉法,同時(shí)為保證種群的多樣性和避免過早收斂,在種群中補(bǔ)充新個(gè)體,禁止重復(fù)個(gè)體進(jìn)行交叉。對(duì)種群進(jìn)行交叉操作,生成新種群。

    5) 變異。本文隨機(jī)選擇變異位,然后取反。原基因位值為1,變異為0;反之,原基因位值為0,變異為1。通過變異操作,生成新種群。

    6) 局部搜索。本文設(shè)計(jì)局部搜索算法,運(yùn)用two-opt對(duì)部分個(gè)體進(jìn)行局部搜索,選擇最好的個(gè)體替換當(dāng)前個(gè)體,以生成下一代。

    7) 結(jié)束迭代。輸出最優(yōu)個(gè)體和解碼后的最優(yōu)結(jié)果,得到承運(yùn)人期權(quán)定價(jià)結(jié)果。

    4 算例

    為驗(yàn)證所建模型和算法的有效性,本文參照文獻(xiàn)[15],選取某承運(yùn)人在某個(gè)港口航線(起、訖港口)上的運(yùn)力600 TEU,競爭力系數(shù)0.8,單位運(yùn)輸成本680美元/TEU。假設(shè)起初運(yùn)價(jià) 795美元/TEU,運(yùn)價(jià)波動(dòng)下限為600美元/TEU,上限為1 000美元/TEU,托運(yùn)人的艙位需求量服從均值為30 TEU、標(biāo)準(zhǔn)差為6 TEU的正態(tài)分布,期權(quán)到期日期為30 d,期權(quán)到期日運(yùn)價(jià)的幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律系數(shù)μ=0.000 3,σ=0.016 0。算法的主要參數(shù)設(shè)置如下:種群大小N=80;最大迭代次數(shù)GENMAX=80;交叉概率Pc=0.8;變異概率Pm=0.3。算例測試結(jié)果見表1。

    表1 算例測試結(jié)果

    由表1可知:承運(yùn)人采用期權(quán)售艙,最優(yōu)期權(quán)執(zhí)行價(jià)格為743美元,最優(yōu)期權(quán)費(fèi)為55美元,托運(yùn)人最優(yōu)期權(quán)認(rèn)購量為24 TEU,承運(yùn)人期望利潤為22 296美元,托運(yùn)人期望運(yùn)費(fèi)為23 711美元。當(dāng)承運(yùn)人在即期市場直接售艙時(shí),其期望利潤為20 770美元,托運(yùn)人期望運(yùn)費(fèi)為23 894美元。顯然,承運(yùn)人采用期權(quán)售艙可增加利潤1 526美元,期望利潤增長約7.35%;而托運(yùn)人通過期權(quán)獲得運(yùn)力可節(jié)省183美元,期望運(yùn)費(fèi)節(jié)省約0.76%。由此可見,運(yùn)用期權(quán)決策既可增加承運(yùn)人的期望利潤,又可減少托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)。

    遺傳算法收斂圖見圖1。由圖1可知:算法在第15次迭代后搜索到最優(yōu)值。由此可見,本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)遺傳算法在集裝箱班輪運(yùn)輸期權(quán)決策問題的求解中具有良好的搜索性能,能搜索到問題的最優(yōu)解。

    由于班輪運(yùn)輸期權(quán)決策既與即期市場運(yùn)價(jià)有關(guān),又與承運(yùn)人的規(guī)模和服務(wù)水平等市場競爭力因素有關(guān),根據(jù)承運(yùn)人的市場競爭力系數(shù),對(duì)期權(quán)決策進(jìn)行敏感性分析,在同競爭力系數(shù)下的承運(yùn)人期權(quán)定價(jià)和托運(yùn)人期權(quán)認(rèn)購量變化情況見圖2。由圖2可知:隨著承運(yùn)人競爭力系數(shù)的變大,除承運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)費(fèi)保持基本不變以外,承運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)執(zhí)行價(jià)格會(huì)增長,托運(yùn)人的最優(yōu)期權(quán)訂購量相應(yīng)減少。究其原因,主要是由于承運(yùn)人在即期市場競爭力越強(qiáng),其更有能力在期權(quán)到期日即期市場直接售艙,減少期權(quán)售艙的數(shù)量,并提高期權(quán)的執(zhí)行價(jià)格,托運(yùn)人的期權(quán)認(rèn)購量將會(huì)減少。

    在不同競爭力系數(shù)下,采用直接售艙或期權(quán)售艙時(shí),承運(yùn)人的期望利潤和托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)結(jié)果見表2。由表2可知:隨著承運(yùn)人競爭力系數(shù)的變大,其市場占有率增大;在期權(quán)售艙下,承運(yùn)人期望利潤和托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)雖然都會(huì)增大,但承運(yùn)人的利潤增長率和托運(yùn)人的運(yùn)費(fèi)降低率會(huì)變小。例如:當(dāng)承運(yùn)人市場競爭力系數(shù)由0.2增大到0.8時(shí),承運(yùn)人采用期權(quán)售艙比直接售艙獲得的期望利潤增長率由41.47%降為7.35%,托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)降低率也從1.19%降為0.77%。承運(yùn)人在即期市場競爭力越強(qiáng),其市場占有率越高,期權(quán)售艙對(duì)承運(yùn)人和托運(yùn)人的益處越不明顯。

    表2 不同競爭力系數(shù)下的期望利潤和期望運(yùn)費(fèi)結(jié)果

    5 結(jié)束語

    本文針對(duì)運(yùn)價(jià)呈幾何布朗運(yùn)動(dòng)規(guī)律的集裝箱班輪運(yùn)輸期權(quán)決策問題進(jìn)行研究,基于承、托雙方Stackelberg博弈原理,構(gòu)建承運(yùn)人和托運(yùn)人期權(quán)決策模型,并設(shè)計(jì)改進(jìn)的遺傳算法求解。研究結(jié)果表明:應(yīng)用班輪運(yùn)輸期權(quán)決策可提高承運(yùn)人的期望利潤,并降低托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)。同時(shí),班輪運(yùn)輸市場競爭越激烈,即承運(yùn)人在即期市場的競爭力系數(shù)越低,采用期權(quán)決策,承運(yùn)人的期望利潤越大,托運(yùn)人的期望運(yùn)費(fèi)越低;反之,承運(yùn)人在即期市場的競爭力系數(shù)越大,采用期權(quán)決策對(duì)承運(yùn)人和托運(yùn)人雙方的益處越不顯著。由此可見,在當(dāng)今競爭日益激烈的集裝箱班輪運(yùn)輸市場環(huán)境下,期權(quán)決策不僅能抵御集裝箱班輪運(yùn)輸需求波動(dòng)等風(fēng)險(xiǎn),而且能實(shí)現(xiàn)承、托雙方的共贏。鑒于班輪運(yùn)輸期權(quán)問題的復(fù)雜性,本文只研究了單個(gè)起、訖港口對(duì)航線上的期權(quán)決策問題,后續(xù)研究將考慮市場競爭環(huán)境,研究托運(yùn)人與承運(yùn)人之間在整條班輪航線(包含多個(gè)起、訖港口)上的期權(quán)決策問題應(yīng)是進(jìn)一步的方向。

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