論基于不相等跳躍概率的談判力測度模型(編輯修改稿)
2025-07-25 21:54 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 0。如果不這樣，談判力經(jīng)常發(fā)生變化，談判者就不可能精確預(yù)測到談判力的未來值[8]。從這一結(jié)論可以得到以下推論：推論2：當(dāng)談判力負(fù)向跳躍的概率大于正向跳躍的概率時，負(fù)向跳躍幅度小于正向跳躍幅度；反之，當(dāng)談判力負(fù)向跳躍的概率小于正向跳躍的概率時，負(fù)向跳躍幅度大于正向跳躍幅度。負(fù)指數(shù)分布的均值和方差分別為： 。由全期望公式可知，的無條件均值為。當(dāng)?shù)臒o條件均值為0時，成立。特別地，如果正向跳躍和負(fù)向跳躍的概率相等，即時，跳躍分布對稱；其余情形下，跳躍分布不對稱，可表示正向跳躍大于負(fù)向跳躍，或負(fù)向跳躍大于正向跳躍。所以本文考慮正向跳躍概率和負(fù)向跳躍概率不相等。這樣，談判方在時刻的談判力就表示為：（6） 為下文模擬簡單進(jìn)行，此處作為隨機殘差處理，或者說這個變量重要程度不高，即。4 仿真模擬下邊利用計算機來模擬跳動幅度。這里核心問題是用計算機產(chǎn)生一批數(shù)據(jù)，它們恰好具有跳動幅度大小不一的特點[9]。這類數(shù)據(jù)在計算機和數(shù)學(xué)中這稱為隨機數(shù)。最基本的隨機數(shù)就是均勻分布在一定范圍中的隨機數(shù)。數(shù)值試驗可以利用Excel 軟件完成。這組數(shù)據(jù)就代表了大小不一的跳動幅度，具體過程見附錄2。通過分析可以發(fā)現(xiàn)，跳躍幅度大的次數(shù)比較少，而幅度小的次數(shù)比較多。本文通過模擬多期談判力來分析其變化規(guī)律。為此本文特做出如下規(guī)定：（1），即上期談判力對本期談判力產(chǎn)生很大影響。談判雙方會根據(jù)當(dāng)期談判力來預(yù)測下期談判力，希望更好的信息出現(xiàn)從而加強自身談判力。（2）每個影響因素同等重要即。由前面的分析可知：（）。利用Matlab產(chǎn)生隨機數(shù)列[10]，隨機數(shù)列產(chǎn)生以及計算過程略，經(jīng)過100次模擬可得如下分布圖 本來準(zhǔn)備模擬100次，但是到了43次，發(fā)現(xiàn)沒有什么異常的變化。于是本文就中止模擬。：圖1 談判力變化示意圖。從上面的分析可以看出，由某一期確定優(yōu)勢確定后，談判者在隨后各因素完全隨機的情況下，談判力不會再發(fā)生很大變化，優(yōu)先談判者將擁有持續(xù)優(yōu)勢。5 納什談判解假設(shè)4：當(dāng)各方預(yù)期自身談判力不再發(fā)生改變時，一個合理的分配方案能夠使談判結(jié)束。假設(shè)5：談判破裂威脅點收益是談判力函數(shù)。如上分析可得出如下結(jié)論：談判力影響因素的變化，以及新信息的到來會改變雙方談判力，談判雙方會根據(jù)自身談判力的變化來調(diào)整。由假設(shè)5知分別是談判力，的函數(shù)，具體表示如下：，；這兩個函數(shù)單調(diào)遞增，即。因為隨著的提升，談判方期望從談判中獲得的最低收益也會增加。根據(jù)文獻(xiàn)[11][12]提出的結(jié)論，該解會使（證明過程略）：效用可能性邊界在雙方預(yù)期自身談判力不在變化的情況下，一個分配方案如果滿足上面這個式子，那么談判獲得成功。這套分配方案不會同時使其他分配方案也有效率，也即等效用曲線與效用可能性邊界這兩條曲線相切。如圖2所示：圖2 納什談判解的構(gòu)建圖6 結(jié)論通過上面分析，本文得出談判力一般性性質(zhì)：（1）雙方談判過程是不斷預(yù)期自身談判力變化的過程。談判力受當(dāng)時談判環(huán)境以及談判對手的影響，因此談判力可以預(yù)期與測度。（2）在一定的談判期后，談判力將不再發(fā)生很大跳躍，談判方將選擇結(jié)束談判。此時一個合理的分配方案將被接受，同時這個分配方案滿足。因此，分配方案是談判力的增函數(shù)。（3）對影響因素的投資能夠增強自身談判力。參考文獻(xiàn)：[1] Nash, John. The Bargaining Problem [J].Econometrical. 1950, (18): 155162.[2] Nash, John. Twoperson Cooperative Games [J].Econometrical. 1953, (21): 128140.[3] Rubinstein A. Perfect equilibrium in a bargaining model [J].E
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