近日，管理科学领域国际顶级期刊《Production and Operations Management》（POM）在线刊登了我校朱盛副教授（第一作者），与合作者中央财经大学王金亭教授和西华盛顿大学(Western Washington University)Zhe George Zhang教授撰写的题为On Value-at-Risk Based Queueing Systems的学术论文。《Production and Operations Management》在国际管理学界享有极高的学术声誉，是UTD24和F50双认证的顶级期刊。这是我校教师首次以第一作者、第一单位身份在该刊发表研究成果。
论文主要内容
这项研究创新性地利用风险价值（VaR）框架研究了具有策略型非风险中性顾客的排队经济学问题。它与经典的Naor模型基于矩的效用结构不同，引入了顾客在一定程度上可以承受的最大损失。此类系统在服务管理领域中无处不在，例如医疗保健或安全检查队列，研究显示基于风险的性能指标进行排队经济学研究有重要的理论价值。本文考虑了不同信息水平下风险偏好的同质和异质情况。研究结果表明，在具有非风险中性顾客的可视信息排队系统中，最优策略表现出的阈值型行为与在风险中性顾客环境中观察到的行为存在显著差异。对于信息不可观测的排队系统，我们推导出了同质风险偏好的均衡进队概率和异质风险偏好的多维均衡进队概率。有趣的是，在VaR准则下，信息可观察排队模型中存在一个同效策略区域，风险值落在该区域内的所有顾客将采用相同的加入策略。在信息不可观察的情况下，风险偏好存在无差异曲线，风险值落在同一无差异曲线上的顾客具有相同的风险偏好水平。此外，我们提供了一个转换公式，便于比较具有不同置信水平的两种风险偏好。在探索社会福利时，我们使用条件风险价值（CVaR）来描述顾客的过度损失，这些损失会导致潜在的负面社会效用。为了区别于经典的社会福利函数，我们将本文提出的社会福利功能称为“基于CVaR的扩展社会福利函数（CVaR ESW）”。在具有同质风险偏好的信息可观察系统中，基于CVaR-ESW的社会最优风险偏好落在一个“带状”区域内，而在信息不可观察的系统中，它形成一条曲线。我们还发现了关于信息披露的有趣见解。在信息不可观察的情况下，无经验顾客模型中的吞吐量总是大于经验丰富者顾客模型中的吞吐量。基于不同风险偏好的顾客之间风险承受能力值的差异研究，本文发现在某些情况下，无经验顾客可以产生更多的社会福利，而在其他情况下，情况正好相反。这项研究深刻揭示了基于风险价值的排队经济学、风险偏好和战略客户行为之间的相互作用。
朱盛，博士，河南理工大学数学与信息科学学院副教授、硕士生导师，现任中国现场统计研究会大数据统计分会理事、中国运筹学会可靠性分会理事，担任Journal of the Operational Research Society、IEEE Systems Journal等期刊审稿人。主要从事随机服务系统及运营管理研究，在Production and Operations Management 、IEEE Transactions on Network and Service Management、IEEE Systems Journal、IEEE Transactions on Vehicular Technology、Operations Reasearch Letter、《中国科学:数学》等期刊发表20余篇学术论文，曾获河南省教育厅优秀科技论文奖、信息技术教育优秀成果奖及北京运筹学会青年优秀科学论文奖。
