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shinohara m
- 2. 得するなら チケットを譲ってもいいな･･･ 多少高くてもいいので、 チケット手に入らないかなぁ･･･ 背景 航空券，コンサートチケット等の予約 先に訪れた顧客が優先される 後に訪れた顧客の方が予約を高く評価している可 能性 • 友人同士であれば，融通を利かせることは可能 • 他人同士の場合，売買メカニズムに調整機能はない ネットオークション・ダフ屋 資源配分の調整機能を担う • 資源をより高く評価している人へ再配分 • 第3者による調整→投機的行動(正常な価格付けが行われない)
- 4. 予約をしたいのだけれど， まだ空いているかなぁ･･ 顧客主導予約調整メカニズム CRA (Customer-driven Reservation Adjustment)メカニズム 売り手（サービス提供者） 予約が一杯 申し訳ありません， その予約は一杯です・・ 多少高くてもいいので， 予約が手に入らないかなぁ･･･ 顧客主導予約調整(CRA)メカニズムを利用 顧客i(予約希望者)
- 5. 多少高くてもいいので， 予約が手に入らないかなぁ･･･ 顧客主導予約調整メカニズム CRA (Customer-driven Reservation Adjustment)メカニズム 顧客i(予約希望者) 売り手（サービス提供者） )( lpl 価格予約 顧客h(既予約者) 顧客(既予約者) 顧客(既予約者) 急ぎではないし，変更して得する なら予約を変更してもいいな･･･ )( lpl 価格予約 予約lを入手、 支払う価格はw )( kpk 価格予約 予約をlからkに変更， 支払う価格はpk-(w-pk) 顧客主導の予約調整,売り手は仲介のみ 希望した予約を入手 希望購入価格wと定価pkの差額の割引 販売率上昇 予約の 配分調整
- 6. シミュレーションモデル ステップ(0,…,T) 各ステップで顧客エージェントが1人訪れ，予約1ユニットの入手を目指す 予約 エージェント 売り手エージェント1人 顧客エージェント複数 A={1,…,n} ),...,(),,...,(, 11 mm ppqqm pq 価格ット数 各種類の予約のユニ種類 )(),...,()( 1 tqstqstt mqsのユニット数に所持している各予約ステップ売り手エージェントが ： 全体の傾向を表現と ： 個人差を表現 は標準正規乱数 値：ユニットに対する評価 の各予約 顧客エージェント のユニット数に所持している各予約 がステップ顧客エージェント jj i j i jj i jj i j i m iii j i m ii v vvvji tqbtqbtti , , ),...,(,1 )(),...,()( 1 1 v qb ※一般的な需要関数の特徴を全て満たす[G. Gallego and G. v. Ryzin(1994)] 航空券に対する需要関数は正規分布[J. I. McGill and G. v. Ryzin(1999)] ※予め待ち行列を考え，順番に処理する状況を想定 順番異存
- 7. 顧客エージェントの行動 ステップtに訪れた顧客エージェントiの行動 評価値と価格の差が正で最大となる予約jを入手 評価値と価格の差が正となる予約が無い場合 メカニズムが無い場合 • 予約を入手しない メカニズムが有る場合 • メカニズムを利用し、入手を試みる • 選択する予約は評価値が最大の予約l，希望購入価格wは評価値とする 予約変更を依頼された顧客エージェントhの行動 予約変更のメリットがある場合，変更に応じる予約kを通知 0)(maxarg tqspvpvj kk i kk i k k i lk i k k vwtqsvl ,0)(maxarg 0)()(maxarg 0)(0)( tqstpvk tqstpvwvj jj h j j jj h l h j 1)()1( 1)1( tqstqs tqb jj i j 1)()1( 1)1( ,0)1( 1)1( tqstqs tqb tqb tqb jj h j h l i l 購入希望価格 数 予約のユニット 予約の価格 に対する評価値の各予約 顧客 ユニット数が所持している予約の 顧客 いる予約のユニット数 売り手が所持して w jiv it t i j i q p qb qs )( )(
- 8. メカニズム有効性の尺度 余剰 売り手エージェントの余剰 顧客エージェントの余剰 社会的余剰 数 予約のユニット 予約の価格 に対する評価値の各予約 顧客 ユニット数が所持している予約の 顧客 いる予約のユニット数 売り手が所持して q p qb qs jiv it t i j i )( )( Ai ii Ai ii TTT )()()( qbvpvqbqsqp )(Tqsqp pvqb i Ai i T)( CRAメカニズムの有無による各余剰の変化は？
- 10. シミュレーション結果 社会的余剰(メカニズム有/メカニズム無) CRAメカニズムが無い場合の販売率 aが上昇するほど 販売率が増加 偏りの大小の大小・・・評価値の 大小の大小・・・評価値の※ b a ・bが大きいほど 高い効果 ・a=0.64付近で 高い効果 CRA メカニズムが無い場合の販売率 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 a(評価値の大小) パーセント b=0 b=0.1 b=0.2 b=0.3 社会的余剰(メカニズム有/メカニズム無) 90% 100% 110% 120% 130% 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 a(評価値の大小) パーセント b=0 b=0.1 b=0.2 b=0.3
- 11. シミュレーション結果 顧客エージェントの余剰の平均の割合 （メカニズム有，利用せず入手/メカニズム無) 顧客エージェントの余剰(メカニズム有/メカニズム無) 先に訪れ，変更に応じた 顧客エージェントの余剰が増加 売り手エージェントの余剰(メカニズム有/メカニズム無) 偏りの大小の大小・・・評価値の 大小の大小・・・評価値の※ b a 売り手エージェントの余剰(メカニズム有/メカニズム無) 90% 100% 110% 120% 130% 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 a(評価値の大小) パーセント b=0 b=0.1 b=0.2 b=0.3 顧客エージェントの余剰(メカニズム有メカニズム無) 90% 100% 110% 120% 130% 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 a(評価値の大小) パーセント b=0 b=0.1 b=0.2 b=0.3 顧客エージェントの余剰の平均 (メカニズム有，利用せず入手/メカニズム無) 90% 100% 110% 120% 130% 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 a(評価値の大小) パーセント b=0 b=0.1 b=0.2 b=0.3
- 12. ステップ毎の顧客エージェントの予約入手率(メカニズム有/メカニズム無) 0% 40% 80% 120% 160% 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 ステップ パーセント CR A メカニズムによる入手 普通に入手 シミュレーション結果 ステップ毎の顧客エージェントの予約入手率(メカニズム有/メカニズム無) 後の方に来た顧客エージェントは メカニズムが有る場合，入手率上昇 ※a=0.62,b=0.3の 場合の結果 100ステップ毎の 平均値 メカニズムを利用せずに 入手することが困難に メカニズムの利便性が課題
- 13. 最適な資源配分との比較(b=0.3) 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 a(評価値の大小) パーセント メカニズム有 メカニズム無 シミュレーション結果 最適な資源配分との比較(b=0.3) CRAメカニズムは顧客主導の下で， 効率的な資源配分を実現 ほぼ最適な 資源配分を 実現 順番に関係なく配分 偏りの大小の大小・・・評価値の 大小の大小・・・評価値の※ b a Ai ii T)(qbv※社会的余剰・・・