高速公路收费定价的经济分析

首先用经济学的基本原理阐明高速公路属于准公共物品,分析其自然垄断特性,然后讨论高速公路车辆通行费定价的2种方法。     

汽修企业的工时定价及运用探讨

汽车维修价格与广大汽车消费者的利益息息相关,价格问题已逐渐“升温”,成为社会普遍关注的“热点”。有车主说：“维修店就像屠宰场。”诸多事实表明,车主与企业间的许多矛盾经常地集中反映在一些维修服务的价格上,如何确定汽车服务的价格,即企业维修服务的报价是否合理、是否诚信、是否让车主认同放心?已经成为既让企业盈得合理利润,又让车主能够接受的关键。——编者     

竞争-成本双约束下的汽车分时租赁服务定价策略

目前分时租赁出行服务多数采用"时间+里程"的复合定价模型,而EVCARD一直采用单一时间定价模型.文章基于实际数据,对比分析定价模型差异性与订单特征差异性之间的耦合关系,标定了Logit模型模拟用户的选择行为,量化了用户价格敏感性.最后,综合运用市场竞争定价法和成本定价法,提出分时租赁产品定价策略的优化建议.     

现代劳恩斯 酷派上市

旨在"提供纯粹驾驶体验"的现代劳恩斯-酷派(ROHENS-Coupe)日前在北京上市,共有5款车型,定价区间为19.9～32.5万元。其中劳恩斯-酷派2.0T酷动手动版19.9万元,劳恩斯-酷派2.0T靓雅自动版22.7万     

基于拉姆塞模型快速公交的定价研究

本文归纳了影响公共交通票价制定的主要因素,分析了公共交通定价原理,基于拉姆塞定价模型,结合拥挤定价理论,提出了制定最优合理的公共交通票价的方法。并结合实例进行了测算。本文为快速公交的运营初期以及早晚高峰期客流量相差较大时的合理票价之制定提供参考。     

UBI产品探索实践

UBI是将车联网与大数据技术相结合的新型机动车保障模式。目前，国内UBI相关产品尚在起步阶段，行业内各大保险公司因车联网数据不足，以及政府的行业监管对于测算数据科学性和结果有效性等因素的担忧，推行进展缓慢。部分头部领先车企以车联网数据为基础与保险公司合作共建，在UBI保险正式推出前率先开展了UBI产品的探索试点。建立了覆盖车辆全时全域的数字化、智能化保障系统，并取得了积极的成效：创设了基于驾驶行为的风险模型及动态定价方法，走通了基于里程定价的产品运营模式，形成了从数据授权到服务保障的一体化解决方案。     

基于货主偏好的中欧班列定价与补贴机制研究

针对中欧班列发展过程中的补贴政策有效性问题，本文立足于高、低值货主在运输价格和运营平台服务质量偏好上的差异，考虑补贴货主运价和补贴平台公司运营成本两种补贴方式，构建由政府、运营平台和货主组成的三级博弈模型，分别求解统一定价补贴机制和差异化定价补贴机制下各主体的最优决策信息。通过对比不同情形下货主订购量、消费者剩余，以及政府补贴额度的差异探究各补贴方式和定价补贴机制的适用范围，并结合实际进行数值分析。结果表明：在差异化定价补贴机制下，补贴运价能够比补贴运营成本给低货值货主带来更多消费者剩余；当货主的价格敏感系数低于特定临界值时，补贴既无法给政府带来补贴绩效也不能使该部分货主产生订购量，故可考虑取消该部分货主的补贴。此外还发现，当运营平台的单位运输成本满足一定条件时，采用差异化的定价补贴机制可在不降低货主订购量和消费者剩余的基础上实现“补贴退坡”效果。     

高速铁路预售期差异化定价

在高速铁路定价权限放开的背景下，通过分析旅客在预售期的偏好属性，为预售时段的划分提供依据。针对平行车次的差异化定价，将旅客的购票需求视作弹性需求，考虑政府限价约束，旅客票价浮动承受能力约束和列车运输能力约束，将混合整数非线性（MINLP）模型转化为易于求解的混合整数线性（MILP）模型，并基于人工蜂群（ABC）算法进行求解。以京沪高铁北京南开往上海虹桥的G19和G143列车的票额票价为依据进行实证分析，仿真结果表明：与固定票价方案相比，差异化定价方案使得两辆列车在预售期内总收益提高了13.72%，说明预售期内差异化定价策略能够刺激潜在的旅客需求，提高铁路公司总收益。     

基于熵与回归树的票价影响因素研究

为构建统一开放的交通运输市场，航空运输早已实行了浮动票价，高铁也在逐步实行。本文以京沪高铁和航空为例，对高铁和航空票价影响因素进行了对比研究。首先使用Ward方法将票价的影响因素聚成了四类：出行需求、旅客选择、出行效率、出行路线。然后基于信息熵和Copula熵对单个因素进行分析，再借助CART树对多因素进行回归分析，使用回归树模型拟合了票价数据，回归树分析解释了73.1%的航空票价变化和93.8%的高铁票价变化，可信度较高。结果表明，航空票价主要受出行需求、旅客选择因素影响，而高铁票价主要由出行效率决定。     

基于模块化仿真的共享汽车联合调度优化

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此，在传统时空网络基础上，考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响，基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simulation)离散事件仿真框架，建立由模块化站点和路段模型组成、可高效率运行的共享汽车仿真系统；在此基础上，提出一个以运营商日均净收益最大化为目标，联合决策车辆库存量阈值和行程定价的仿真优化模型，并为解决随机环境下的全局优化问题，设计了EGA-OCBA (elitist genetic algorithm with optimal computing budget allocation)算法；最后，以成都市的5个共享汽车站点为例，验证了仿真优化模型的有效性.仿真优化结果表明：在相同车队规模下，与采用固定价格的顾客调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升10.37%～162.30%；与单独的员工调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升15.34%.