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北京交通大學曹志剛教授應邀于線上平臺進行學術交流

時間:2020年09月24日 10:26來源: 點擊:

2020923日下午,北京交通大學經濟管理學院曹志剛教授應邀來訪,并通過線上騰訊會議平臺開展了主題為“Snipings in Sofe-close Online Auctions”的學術講座。會議由商學院孟凡永教授主持,商學院安慶賢副教授等相關教師、博士和研究生參加了本次講座。


講座開始前,孟凡永教授對曹志剛教授的學術成就、研究領域以及社會影響進行介紹,并對曹志剛教授的到來表示熱烈的歡迎和由衷的感謝。講座伊始,曹志剛教授對拍賣的背景、基礎概念進行了介紹,指出拍賣具有耗時長、價值發現成本高等特點;隨后,曹教授對狙擊做出解釋,即在拍賣中盡可能晚地放置可能高于當前最高出價(可能是隱藏的)的出價,通常在最后拍賣截止前再出價,一般可以通過投標人計算機上的軟件或通過在線狙擊服務手動完成狙擊。緊接著,曹志剛教授對拍賣中存在的競購戰問題及解決方式做出介紹,并重點指出關于狙擊的主要觀點,即沒有選擇狙擊的投標者感到不公平、出售者感到受到傷害,目前對狙擊的解決方式是軟關閉策略;進一步,曹教授對軟關閉策略和狙擊的經典文獻進行回顧,指出總體上認為軟關閉策略對消除狙擊策略是有效的,但有少量研究表明,軟關閉策略沒有很好的解決狙擊問題。最后,曹志剛教授結合其研究來說明軟關閉策略對狙擊問題的有效性,其模型基礎假設是single object、common value、English auction、reserve price、smallest increment,構建主要變量為soft-close、human's responses、na?ve bidders、expert bidders 的理論模型,以解釋為什么軟關閉策略不能很好的解決狙擊問題,曹教授指出主要原因是以前研究中假設na?ve bidder采用代理出價(如所有競標者都是通過機器完成狙擊),曹教授研究中假設則是競標者沒有使用代理出價(所有競標者都是通過人來出價),機器與人的區別在于:機器人總是保持注意、回應是及時的、不會沒有耐心、不會疲倦,人的注意是有限的、回應需要花費時間、容易沒有耐心、容易疲倦,結合拍賣的有關特點,分析得出軟關閉策略下狙擊對人有效而對機器無效,最后曹教授結合阿里司法拍賣來進行實證研究,實證結果支持上述結論。講座接近尾聲,曹志剛教授就在場老師及學生提出的問題進行詳細解答,至此本次講圓滿結束,本次講座為我院師生提供了一次重要的學習交流機會,師生們受益匪淺。

曹志剛教授,北京交通大學經濟管理學院教授,“卓越百人計劃”教授。任中國信息經濟學會常務理事,中國運籌學會博弈論分會副秘書長、排序論分會副秘書長,中國優選法統籌法與經濟數學研究會智能決策與博弈分會副理事長、青年工作委員會副秘書長、網絡科學分會副秘書長等。主要研究興趣為博弈論及其應用,包括網絡博弈和算法博弈論等。在Operations Research、Games and Economic Behavior、Journal of Mathematical Economics等相關領域主流刊物上發表論文20余篇。曾獲中國信息經濟學理論貢獻獎、系統科學與系統工程青年科技獎、中國決策科學青年科技獎和關肇直青年研究獎等獎項。







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