简介:众多B2C网站已建立起会员等级制度,并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额,无法全面反映买家在线购买历史(onlinepurchasehistory),故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题,提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型,该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标,将买家在线购买历史聚合为一个综合值,进而通过min-max标准化方法进行线性转换,将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣,从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。
简介:对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。
简介:利用Markov状态转移模型捕捉金融资产收益率序列的非线性、动态的结构性变化,考虑不同市场状态下资金在地区板块、行业板块间流动导致的板块轮动效应,构建基于状态转移的跨地区、跨行业资产配置模型。在此基础上,对市场状态和地区、行业板块轮动效应对资产配置的影响进行细致分析。研究发现:中国股票市场存在明显的动态结构性变化,可以分为熊市状态和牛市状态,两种市场状态下最优资产配置结构不同。结果表明,状态转移框架下的跨地区和跨行业资产配置能够刻画非对称市场状态下资产的收益和风险特征,分散非系统性风险的同时降低市场风险,提高投资者的收益,可以为投资者决策提供有价值的参考。