公交移动支付评估：第三方支付平台盈利模型分析

"D6086-特等奖答辩PPT1主要探讨了第三方支付平台在公交移动支付问题上的评估方案，特别是在数学建模的背景下，深入研究了平台的商业盈利模式、数据处理与分析、敏感性分析以及提出了相关建议。这份报告由来自西南交通大学的团队完成，并在2018年第八届MathorCup高校数学建模挑战赛中获得了特等奖。" 在【整体思路框架】部分，项目组考虑了数据的定量和定性分析，构建了一个全面的思路框架。他们关注的是数据维度和模型维度，旨在理解第三方支付平台在公交支付场景中的运作方式。 【商业盈利数学模型建立】是报告的核心部分。首先，明确了第三方支付平台的收益来源，包括手续费收入、交易行为产生的利润、信用记录的潜在价值以及可能的广告费收入。同时，也考虑了平台的支出，如维护客户资料的成本、固定运营费用、前期宣传费用等。通过这些，他们建立了有形收益模型，即沉淀资金的利息收入，以及无形收益，如服务费收入。模型计算总收入和总支出的差值，得出第三方支付平台的净收益。 模型中的关键变量包括第n月的沉淀资金利息（𝐼𝐼1n），第n月的充值金额总数（𝑥𝑥n），以及相关的利率和手续费率。初期的利息计算模型考虑到充值金额逐月增长，而后续月份则按照每3个月为一个周期进行计算，这反映了实际业务中资金流动的规律。 【数据处理与分析】环节，团队进行了出行支付特征分析，抽取出关键的数据特征，观察它们的时间序列变化趋势，以便更好地预测未来的支付行为和平台收益。 【敏感性分析与建议】部分，团队研究了数据特征变化对模型结果的影响，以评估平台在不同市场环境下的稳定性。这有助于平台制定更合理的策略，比如调整利率、优化服务或控制成本，以适应市场的不确定性。 最后，【整体优缺点分析】总结了模型的强项和改进空间，并提出了范围拓展的预测结果，将模型应用到更广泛的预测场景，以帮助第三方支付平台做出更科学的决策。 这份报告详细展示了第三方支付平台如何利用数学建模来理解和优化其在公交移动支付领域的盈利能力，同时也提供了对数据处理和市场响应的深入洞察。