基于在线算法的新能源汽车赁购策略研究

【摘要】：本文首先从宏观的新能源汽车产业发展背景出发考虑了政府的贴补政策对新能源汽车产业的影响,并指出了政府对新能源汽车产业的贴补政策将会极大地提升新能源汽车的市场增量,进而可以促进新能源汽车产业的发展。紧接着本文研究了贴补所产生的效益。国家对新能源汽车产业链的贴补可以分为对制造商、运营商和消费者的贴补。本文从供应链管理的视角来研究价格贴补效益问题,通过建模分析对不同对象的贴补对内需和供应链产生的影响。在分析中讨论了不同贴补的影响系数下,贴补对象的不同所增加的销售量和供应链利润的不同。之后给出一个算例,分别比较在不同的贴补影响系数下选择何种贴补对象所产生的效益最大。其次,本文从微观的市场决策角色入手,研究了在贴补背景和复杂市场因素影响下的新能源汽车运营商一系列的在线决策问题。传统的租赁问题以经典的“租雪橇”模型为基础,只考虑纯租赁和纯购买两种策略,然而实际决策中新能源汽车的投资方式是多种多样的。第三章在已有研究的基础上,对现实运营模式进行模拟,考虑新能源汽车运营商可选择先预付部分购买费用后以某一较低的租赁费用进行租赁的策略,给出多策略选择形式下的新能源汽车在线赁购模型,使得决策更贴近实际市场。通过在线算法和竞争比理论分析该问题的最优离线策略和确定性最优在线策略及其竞争比。最后给出数值算例,说明在多策略选择的问题中,多策略选择也对投资者新能源汽车的租赁决策具有显著的影响。再次,由于传统的研究一般是在租赁费用和购买价格不变的情形下给出最优投资策略,本文第四章在已有研究的基础上,基于市场的不确定因素建立了存在市场崩溃时间的新能源汽车在线赁购策略数学模型。在购买价格、贴补价格以及租赁价格连续递减变化的情况下,从提高策略的竞争性能角度出发,给出了该问题的最优在线租赁策略及其竞争比,并运用两人零和博弈分析理论严格证明了此策略是该问题的唯一最优竞争策略。然后将此结论推进一步,研究了离散情况下的贴补价格不变新能源汽车购买价格和租赁价格呈离散型下降的在线租赁策略,给出了其策略的竞争比上界,接着将这一问题推广到存在市场利率时的情形下继续研究以使得模型更加贴近实际。最后,由于之前的学者都是在Karp教授提出的单一设备投资的前提下进行的研究,考虑到实际投资中随着企业经济规模的增大,新能源汽车运营商在一段时间内需要运营多辆汽车,本文第五章在Karp教授提出理论基础上,以通货膨胀为背景,考虑有多辆新能源汽车需求的离散投资情况下的在线策略。通过建立理论上的最优投资模型,结合实际投资中需满足汽车整数化投资的情况,对理论结果进行多次调整和优化,得到理论上赁购策略的近似最优策略,使得决策更符合实际市场。最后通过数值分析,验证相关结论的正确性。 【关键词】：新能源汽车 在线算法 竞争比分析 赁购模型
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F426.471;F721
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-26
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.2 文献综述13-20
• 1.3 研究目标与方法20-21
• 1.4 研究成果及创新21-24
• 1.5 章节安排24-26
• 第二章 新能源汽车贴补策略研究26-37
• 2.1 政府补贴政策下的新能源汽车产业发展26-29
• 2.2 新能源汽车贴补策略的效益研究29-34
• 2.2.1 贴补效益的模型运算31-33
• 2.2.2 模型运算结果分析33-34
• 2.3 新能源汽车贴补策略效益数值分析34-35
• 2.4 本章小结35-37
• 第三章 多策略选择的新能源汽车在线租赁策略研究37-47
• 3.1 新能源汽车多策略选择的离线和在线模型38-40
• 3.2 新能源汽车多策略选择的最优在线租赁策略40-44
• 3.3 新能源汽车多策略选择决策的数值分析44-45
• 3.4 本章小结45-47
• 第四章 租金和购买价格变化下的新能源汽车的在线租赁策略47-64
• 4.1 租金和购买价格下跌且连续的新能源汽车在线租赁策略47-54
• 4.1.1 在线赁购模型的竞争策略及竞争比分析49-54
• 4.2 租金和购买价格离散且单调下降的新能源汽车在线租赁策略54-62
• 4.2.1 无市场利率下的最优确定性竞争策略55-59
• 4.2.2 市场利率下的确定性竞争策略59-62
• 4.3 本章小结62-64
• 第五章通胀市场下N辆新能源汽车的赁购策略研究64-74
• 5.1 通胀市场下N辆新能源汽车投资的问题描述64-65
• 5.2 通胀市场下Karp的在线租赁策略65-66
• 5.3 通胀市场下N辆新能源汽车在线赁购策略66-70
• 5.4 通胀市场下N辆新能源汽车在线赁购策略数值分析70-72
• 5.5 本章小结72-74
• 结论与展望74-79
• 参考文献79-85
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果85-86
• 致谢86-88
• 附件88

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