基于期權(quán)理論的集裝箱班輪運(yùn)輸定價(jià)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-21 03:30
集裝箱班輪運(yùn)輸是國際貿(mào)易的主要運(yùn)輸方式之一,承載著絕大多數(shù)貨物的運(yùn)輸服務(wù)。近些年,班輪運(yùn)輸行業(yè)出現(xiàn)低谷,市場競爭日益激烈,其壟斷性特征慢慢淡化,班輪公司從價(jià)格的控制者開始變?yōu)槭袌鰞r(jià)格的被動(dòng)接受者。集裝箱班輪運(yùn)輸?shù)氖找嬷饕獊碜杂诩b箱的運(yùn)輸費(fèi)用,但是由于船舶總運(yùn)力的限制,且集裝箱運(yùn)輸具有很強(qiáng)的時(shí)效性,預(yù)售艙位是應(yīng)對艙位利用率風(fēng)險(xiǎn)的有力途徑,同時(shí)也可以達(dá)到分散運(yùn)價(jià)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。因此,班輪運(yùn)輸更加注重遠(yuǎn)期市場和現(xiàn)貨市場的結(jié)合,基于期權(quán)理論的定價(jià)策略是穩(wěn)定經(jīng)營的重要途經(jīng)。為了增加承運(yùn)人的收益,提升班輪運(yùn)輸?shù)呐撐焕寐?本文主要采取以下兩種措施:(1)在艙位分配的基礎(chǔ)上,對合同客戶的艙位進(jìn)行需求預(yù)測,獲得班輪公司在現(xiàn)貨市場的剩余運(yùn)力,根據(jù)剩余運(yùn)力的不同采取適當(dāng)?shù)膬r(jià)格措施,提升船舶的艙位利用率;(2)設(shè)計(jì)海運(yùn)貨運(yùn)期權(quán)合同,引導(dǎo)更多的實(shí)際托運(yùn)人直接向承運(yùn)人而非貨運(yùn)代理人訂艙,從而獲得更好的利潤差額。本文在市場細(xì)分的基礎(chǔ)上,將客戶分為合同客戶和普通客戶,并在合同客戶的歷史數(shù)據(jù)上完成合同艙位的需求預(yù)測。運(yùn)用期權(quán)理論,以承運(yùn)人為領(lǐng)導(dǎo)者,托運(yùn)人為跟隨者,將承運(yùn)人定價(jià)決策和托運(yùn)人訂艙過程構(gòu)建Stackelber...
【文章來源】:大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:51 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2J航運(yùn)聯(lián)盟發(fā)展趨勢??Fig.?2.1?Shipping?Alliance?Development?Trend??
?基于期權(quán)理論的集裝箱班輪運(yùn)輸定價(jià)研究???5?算法設(shè)計(jì)??5.1經(jīng)典遺傳算法及缺陷??5.1.]遺傳算法的簡述??經(jīng)典遺傳算法最早由Holland提出,是一種迭代搜索和優(yōu)化技術(shù)。經(jīng)典遺傳算法借??鑒生物進(jìn)化過程中優(yōu)勝劣汰的思想,利用選擇、交叉、變異等操作產(chǎn)生具有較強(qiáng)環(huán)境適??應(yīng)能力的進(jìn)化個(gè)體。如圖5.1,遺傳算法從一個(gè)初始種群開始,每一個(gè)個(gè)體由一條染色??體表示,遺傳算法在每次迭代中都會(huì)對染色體的適應(yīng)度進(jìn)行評價(jià),再依據(jù)其適應(yīng)度值,??通過選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生下一代個(gè)體。由于適應(yīng)度高的個(gè)體保留到下一代的概率??更大,故下一代種群的平均適應(yīng)度值一般比上一代高。經(jīng)過數(shù)次的進(jìn)化之后,適應(yīng)度最??高的個(gè)體就是算法的最優(yōu)解。遺傳算法的執(zhí)行過程借鑒生物進(jìn)化的完整過程,是一種相??對穩(wěn)艦適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)化過程。????—??圖5.1傳統(tǒng)遺傳算法流程圖??Fig.?5.1?Flow?chan?of?traditional?genetic?algorithm??5.1.2遺傳算法的基本操作??(1)編碼和解碼??27??
本文編號(hào):3354786
【文章來源】:大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:51 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2J航運(yùn)聯(lián)盟發(fā)展趨勢??Fig.?2.1?Shipping?Alliance?Development?Trend??
?基于期權(quán)理論的集裝箱班輪運(yùn)輸定價(jià)研究???5?算法設(shè)計(jì)??5.1經(jīng)典遺傳算法及缺陷??5.1.]遺傳算法的簡述??經(jīng)典遺傳算法最早由Holland提出,是一種迭代搜索和優(yōu)化技術(shù)。經(jīng)典遺傳算法借??鑒生物進(jìn)化過程中優(yōu)勝劣汰的思想,利用選擇、交叉、變異等操作產(chǎn)生具有較強(qiáng)環(huán)境適??應(yīng)能力的進(jìn)化個(gè)體。如圖5.1,遺傳算法從一個(gè)初始種群開始,每一個(gè)個(gè)體由一條染色??體表示,遺傳算法在每次迭代中都會(huì)對染色體的適應(yīng)度進(jìn)行評價(jià),再依據(jù)其適應(yīng)度值,??通過選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生下一代個(gè)體。由于適應(yīng)度高的個(gè)體保留到下一代的概率??更大,故下一代種群的平均適應(yīng)度值一般比上一代高。經(jīng)過數(shù)次的進(jìn)化之后,適應(yīng)度最??高的個(gè)體就是算法的最優(yōu)解。遺傳算法的執(zhí)行過程借鑒生物進(jìn)化的完整過程,是一種相??對穩(wěn)艦適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)化過程。????—??圖5.1傳統(tǒng)遺傳算法流程圖??Fig.?5.1?Flow?chan?of?traditional?genetic?algorithm??5.1.2遺傳算法的基本操作??(1)編碼和解碼??27??
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