非合作模式下动态下浮比例投标报价优化模型

"非合作模式下动态下浮比例连续批次投标报价模型 (2015年)" 冯卫兵在2015年的论文中探讨了企业在非合作模式下，如何在动态下浮比例的情况下，制定相邻两批货物的投标报价策略以提高中标率。他提出了一种理想基准价和最优报价比的概念，这是解决投标报价问题的关键。 首先，理想基准价是指基于市场和企业自身成本等因素，计算出的期望报价。这个价格是企业在投标过程中希望达到的目标，它反映了企业在不考虑竞争对手行为时的最优定价策略。 其次，最优报价比是指在考虑动态下浮比例的前提下，相邻两批货物的最优报价之间的比例关系。通过马尔科夫分析，冯卫兵从历史数据中提取了各包每类货物的平均报价，以此来建立非合作模式下连续批次货物的最优报价比模型。马尔科夫分析是一种统计方法，用于预测系统状态之间转移的概率，这里用于预测投标价格的变化趋势。 论文中提到的模型还考虑了不同时间批次间的报价延续性，这意味着企业在投标时不仅要考虑当前批次的价格，还要考虑其对未来批次的影响。通过对最优报价比公式的改进，该模型能够更准确地预测在动态下浮比例情况下的最佳投标价格。 基于此模型，作者开发了一款投标报价软件，并在一个国有大型企业的项目招标中进行了实际应用。结果显示，在2014年的6个批次投标中，采用该模型的公司每批次平均中标率从6.02%显著提高到了26.5%，全年投标中标率保持稳定，证明了模型的有效性和稳健性。 该报价模型的优势在于解决了传统静态报价模型预测精度低的问题，同时考虑了不同批次报价的连续性，从而提高了企业的中标概率。此外，模型的稳健性意味着即使在市场条件变化的情况下，依然能提供可靠的投标策略。 关键词涉及的理想基准价、马尔科夫分析、最优报价比、减分速率指数和下浮比例，都是构建和优化投标报价模型的重要工具。理想基准价提供了定价参考，马尔科夫分析帮助理解价格动态，最优报价比确保了相邻批次报价的合理性，减分速率指数可能涉及到价格折扣的速率，而下浮比例则是投标策略中的关键调整因素，直接影响报价竞争力。这些概念和技术的综合运用，为企业在非合作环境下的投标决策提供了有力支持。