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百货业实时定价机制的研究毕业论文

 2021-07-13 12:07  

摘 要

商品定价作为实现社会资源合理配置的重要手段,一直处于经济学研究的核心地位,与此同时,商品定价也是企业经营战略里面不可分割的一部分。在当前的市场经济体制下,却缺乏相对的定价理论研究。面对定价模型理论落后于实际需求的这种现实情况,本文通过总结相关文献,分析了百货业产品动态定价的研究成果,提出了一般情况下市场需求状态和需求状态模型的估算方法。进一步使用神经网络的BP算法,来求解动态定价的优化问题,构建出产品动态定价优化模型。该模型的仿真结果表明,用该算法解决产品的动态定价具有比较高的效率。同时,根据百货业的具体需求变化,改定价模型的参数,这是基于模型的可学习性。最后基于百货业产品的需求变化,创立实时定价机制,用matlab的GUI界面创建一个可视化界面,生动形象地反映该机制。

关键词:定价策略,动态定价,BP神经网络

Abstract

Commodity pricing as an important means to realize the rational allocation of social resources, has been in the core position of economic research, at the same time, commodity pricing is also an integral part of the enterprise business strategy. Under the current market economy system, there is a lack of research on the relative pricing theory. Face pricing model theory lags behind the actual demand of the reality of this situation, this paper summarizes the relative literatures, analyzes the department store industry product dynamic pricing research results, puts forward the methods of estimating the status of market demand and demand state model under normal circumstances. Further using the BP algorithm of neural network, to solve the optimization problem of dynamic pricing, to build a dynamic pricing optimization model. The simulation results of the model show that the algorithm can solve the dynamic pricing of products with high efficiency. At the same time, according to the specific needs of department stores, the parameters of the model will be changed, which reflects the applicability of the model. Finally, based on the needs of department stores, design pricing mechanism, establish a visual interface, a more intuitive understanding of the mechanism.

Key Words:Pricing strategy, dynamic pricing, BP neural network

目录

第1章 绪论 1

1.1 研究的目的及意义 1

1.2 国内外研究的现状 1

1.3 主要研究的基本内容及目标 3

第2章 产品动态定价相关理论 4

2.1价格的定义及定价的影响因素 4

2.1.1价格的定义 4

2.1.2影响企业定价的因素 4

2.1.3定价目标 5

2.2传统产品定价方法 6

2.2.1成本导向定价法 6

2.2.2需求导向定价法 7

2.2.3竞争导向定价法 7

第3章 百货业产品定价模型及求解研究 8

3.1销售量的一般模型 8

3.2动态定价模型 9

第4章 基于神经网络的产品实时定价机制 11

4.1 神经网络概述 11

4.2 神经网络的设计 14

4.3 仿真结果及预测 16

4.4 小结 18

第5章 结论与展望 19

5.1结论 19

5.2展望 19

参考文献 21

致谢 22

第1章 绪论

1.1 研究的目的及意义

近年来,计算机通信与信息技术高速发展,Internet在全球得到了广泛的普及和推广,与此同时,电子商务伴随着经济的增长也在成长,越来越成为商务发展的重要组成部分。同时,线下的百货业也要跟随潮流,与时俱进,跟互联网相结合。定价作为百货业销售的基本环节势必伴随变革而迎来自身发展的新机遇和新挑战。传统定价策略已经不能适应百货业发展的需要。一方面,传统定价方式不够精确灵活;另一方面,传统的定价方式不能准确地读取消费者的消费尺度,从而做出合理定价,获得最大利润。这使得对电子商务环境下实时定价机制的研究有着十分重要的意义[1]

在实际销售中,对产品的定价进行探索,尝试使用一种动态定价技术。目前市场上有关于产品定价的研究,多是策略方面的,定性的研究,缺少精确的定价方法。本文研究的目的之一就是对百货产品定价理论进行探索。尝试以动态的,实时的定价方式来确定其市场价格。利用实时定价机制可以吸引来自不同地域的销售商与消费者,以合适的价格成交,有良好的发展空间。

本课题的研究具备现实意义:(1)给零售企业提供在线销售模式。(2)实时定价可以不仅可以做到满足消费者的需求,还可以保护商家利益(3)有利于避免陷入低层次的价格战。现在的市场有这样一种趋势:同类产品市场趋向统一,价格越来越低,价格的离差也在减小,竞争激烈,竞争者之间还存在竞相降价的恶性价格战。使用实时定价机制,有了统一的公开价格,可以很好的避免恶性竞争。目前国内常见的产品定价策略,主要是差别定价法,按等级来划分定价。北京工商大学的汪峰娟教授在她的《企业集团管理财务》一书中提到差别定价的方法。目前关于网络中产品的动态定价问题研究的还很少,其原因在于模型的复杂性和求解的难度大。虽然Gallego和Van Rygan(1997)扩展单—库存(资源),设定需求强度为矩阵,建立了网络产品定价的随机模型,但直到Maglaras和Meissner(2006)想出了利用两个层优化模型,以减少网络定价问题的决定空间的维数,才使得该模型具有一定的实用价值。因此本文的研究意义在于设计一个简洁直观,操作方便的实时定价系统,这对零售企业在销售中实现利益最大化有着不可忽视的意义。

1.2 国内外研究的现状

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