第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型

第２１卷第２期　２０１８年２月　管理科学学报　Ｖｏ　Ｊ．２１　Ｎｏ．２　Ｆｅｂ．２０１８　ＪＯＵＲＮＡＬ　０Ｆ　ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ　ＳＣＩＥＮＣＥＳ　ＩＮ　ＣＨＩＮＡ　第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型①　陈金龙，占永志　（华侨大学工商管理学院，泉州３６２０２１）　摘要：运用鲁宾斯轮流讨价还价博弈思想，构建了信息不对称情形下第三方供应链金融服务　商与银行、客户企业之间双边讨价还价博弈模型，分析了服务商与银行之间的利率定价以及服　务商与客户企业之间的利率定价问题．结果表明，在服务商与银行（或客户企业）的单边讨价　还价博弈中，由于不知道与客户企业（或银行）达成的最终价格，只能得出对银行（或客户企　业）的最优理论报价，而不能确定具体报价值；服务商需要将双边最优理论报价结合起来进一　步推导才能确定与银行、客户企业最优定价的具体值．最后，案例分析了怡亚通供应链金融模　式的定价问题．　关键词：第三方供应链金融；讨价还价博弈；利率定价；怡亚通　中图分类号：Ｆ８３０　文献标识码：Ａ　文章编号：１００７—９８０７（２０１８）０２—００９１—１３　０　引　言　深圳市怡亚通供应链股份有限公司（Ｅｔｅｒｎａｌ　７９．３０亿元，而短期银行借款余额１８０．７４亿元，　远远高于公司３８．６１亿元的净资产．　ＥＡ供应链金融的盈利模式是将银行借贷资　金通过供应链管理服务方式投放给客户，从中赚　取“息差”．并且，ＥＡ从银行获得的资金在一年内　可以周转多次，从而为ＥＡ创造更大的利息收益．　Ａｓｉａ，下文简称ＥＡ）通过整合供应链各个环节，形　成融物流、采购、分销于一体的一站式供应链管理　服务，并在此基础上开展供应链金融业务．ＥＡ通　常与客户签订一定期限的供应链管理综合服务合　ＥＡ作为第三方供应链金融服务商，一方面　付出利息成本从银行“买”入资金，另一方面以垫　款或贷款方式为客户提供融资服务将资金“卖”　出去，以获取“息差”收益，这种“买”与“卖”交易　同，根据合同提供个性化服务．在获得采购商的委　托合同后，ＥＡ便在其客户资源信息系统内选择　供应商，并通过电汇、信用证或保函方式代客户垫　付货款，其后将货物运送至客户时收回资金．另一　方面，ＥＡ也向客户直接提供短期贷款服务，但由　于不同企业交易对象、行业环境不同，信用条件不　一中的一个关键问题是利率的合理定价．银行的信　贷利率即ＥＡ的资金成本，对ＥＡ收益有着直接影　响．ＥＡ会凭借自身的信用优势、业务规模优势等　与银行进行信贷利率的讨价还价，以尽可能争取　利率优惠．但ＥＡ利率定价过低，与银行预期差别　过大，银行可能拒绝提供信贷；而利率定价过高，　则ＥＡ与客户进行利率定价时，就没有优势，甚至　亏损，从而不利于供应链合作关系的持续稳定．　基于这种思想，本文从ＥＡ供应链金融模式　样，信贷风险有大有小，ＥＡ没有一个标准化的　资金流的主要来源是通过股东担保模式获取银行　利率水平，需要针对不同企业确定不同利率．ＥＡ　信贷．由于供应链的各个环节均在ＥＡ的控制范　围内，ＥＡ通过存货融资可以较容易地获取银行　的资金支持．截至２０１６年３月，ＥＡ货币资金余额　①收稿日期：２０１６—０５—２３；修订日期：２０１７—１０—２３．　基金项目：国家自然基金资助项目（７１５７１０７４）．　作者简介：陈金龙（１９６５一），福建龙海人，博士，教授，博士生导师　一９２一　管理科学学报　２０１８年２月　的讨价还价问题引申到一般的第三方供应链金融　模式的讨价还价问题，拟构建第三方供应链金融　服务商与银行、客户企业之间的双边讨价还价博　供应链金融融资利率的定价问题也越来越受　到关注，国内外学者进行了大量研究．早期研究主　要集中在融资利率定价的影响因素，Ｐｆｏｈｌ和　Ｇｏｍｍｌ１０１从供应链金融降低信息不对称风险的功　能角度分析了供应链金融对融资利率的影响．　Ｐｅｒｒｉｄｏｎ和Ｓｔｅｉｎｅｒ　分析了融资企业财务结构、　预期投资回报率以及债权人对融资项目的风险预　期、债权人提出的融资条件四个因素对供应链融　资利率的影响．从目前看，研究重点已深入到供应　链金融不同情形下的具体定价问题，Ｂｕｚａｃｏｔｔ和　Ｚｈａｎｇｌ１２１研究了供应链金融背景下基于资产融资　模式的利率决策．随着应收账款融资模式实践应　用的不断推广，对供应商应收账款融资模式下的　融资利率研究文献较多，Ｈｕａｎｇ和Ｙｅｕｎｇ　１３］对应　弈模型，主要从第三方供应链金融服务商角度分　析实现三者利益最大化的定价策略，以期为现实　业务提供参考．　１　文献综述　第三方供应链金融在实践中应用较广，理论　研究也在逐步展开．Ｈｏｆｍａｎｎ¨　较早阐述了供应　链金融的基本要素，他认为第三方供应链金融服　务商（如提供金融服务的第三方物流企业）将不　断促进供应链金融的推广，并成为供应链金融未　来发展趋势之一．Ａｔｋｉｎｓｏｎ　指出供应链金融是　收账款融资中商业银行的利率定价进行了分析；　Ｃｏｎａｗａｙ和Ｄａｖｉｄ　１４　３研究了商业银行考虑供应商　对融资成本的不同决策基础上的利率定价；　Ｙａｎｇｌ１５］研究了随机需求和供应商提供延期付款　条件下商业银行的利率定价问题．此外，对利率定　连接买方、供应商和金融服务商的服务与技术相　结合的融资解决方案，强调了传统金融机构之外　的第三方金融是供应链金融的重要组成部分．但　早期研究主要局限于对第三方供应链金融初步理　论的阐述，随着理论与实践业务不断发展，对第三　方供应链金融的研究从基本理论阐述逐步深入到　具体问题分析．Ｃｈｅｎ等　研究了一个由供应商、　银行、３ＰＬ以及存在预算约束的零售商构成的扩　价的具体分析方法也不断多样化，Ｐａｎ等¨　构建　了基于ＲＡＲＯＣ（ｒｉｓｋ　ａｄｊｕｓｔｅｄ　ｒｅｔｕｒｎ　Ｏｉｌ　ｃａｐｉｔａ１）的　贷款利率定价模型；Ｙｅ等　建立了存货质押率　与融资利率之间的关系模型，对融资利率的取值　问题进行了数量分析；于辉和王亚文¨　构建了供　应链金融视角下利率市场化的鲁棒分析模型；　展的供应链模型，对零售商从商业银行贷款的传　统融资方式与从３ＰＬ获得商业信用的供应链融　资方式进行比较，分析了３ＰＬ的第三方供应链金　融服务对３ＰＬ、零售商、供应商以及整个供应链创　造的价值．钟远光等　研究了零售商初始资金不　Ｙａｎ等　则构建了商业银行利率决策的Ｓｔａｃｋｅｌ—　ｂｅｒｇ博弈模型．　足情形下，供应链核心企业提供的商业信用融资　相对于金融机构提供的外部融资的优越性．Ｃｈｅｎ　和Ｇｕｐｔａ　分析了大型零售商提供直接融资服务　的情形下小型供应商贸易融资方案的选择问题．　Ｙｅｓｅｏｍｂｅｌ６　在其著作中分析了出口信贷机构（ｅｘ—　ｐｏｒｔ　ｃｒｅｄｉｔ　ａｇｅｎｃｉｅｓ）的第三方供应链金融服务功　能．Ｔｏｒｒｅ等　以墨西哥的Ｎａｆｉｎ反向保理平台提　供的应收账款融资业务为例，对线上第三方供应　链金融平台的运行机理进行了研究．Ｘｕ等　Ｊ，　虽然供应链金融融资利率定价相关的研究文　献比较丰富，但这些文献基本上局限于商业银行　的贷款利率定价，而专门研究第三方供应链金融　融资利率定价的文献还很匮乏．虽然已有研究成　果一定程度上可资借鉴，但第三方供应链金融有　自身独特的条件和影响因素，在利率定价决策时　还必须具体问题具体分析．　目前，运用讨价还价博弈方法研究供应链金　融利率定价方面的文献也相当匮乏，但在其他领　域的运用较多．从Ｎａｓｈ讨价还价解的静态博弈模　型②到Ｆｕｄｅｎｂｅｒｇ￣、Ｋａｌａｎｄｒａｋｉｓ　、Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ　Ｚｈａｏ和Ｄｕａｎ　运用博弈论方法研究了第三方供　应链金融各参与方的利益分配问题．　②参考Ｎａｓｈ于１９５０与１９５３年在（（Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｅａ｝［２先后发表的论文（＜Ｔｈｅ　Ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　Ｐｒｏｂｌｅｍ｝、（（Ｔｗｏ　Ｐｅｒｓｏｎ　Ｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅ　Ｇａｍｅｓ＞＞　③参考Ｆｕｄｅｎｂｅｒｇ于１９８３年发表｛＜Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｓｔｕｄｉｅｓ｝的论文＜（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ　Ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　Ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ｝．　第２期　陈金龙等：第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型　一９３一　等的讨价还价动态博弈模型，其中Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ将　贴现因子引入讨价还价问题分析最具代表性．随　的研究较少．本文的主要贡献是：１）将双边讨价　还价的博弈论方法与供应链金融领域的利率定价　着该类研究不断深入，多种影响因素被不同学者　引入到此类问题分析中　。Ｉ２　．与此同时，国内学　结合起来，以供应链金融系统中的第三方供应链　金融服务商为研究对象，分析它对商业银行、客户　企业的最优定价问题；２）本文发现服务商与银行　者也做了大量同类研究ｌ２　－３１１．以上文献从不同角　度分析了讨价还价问题，但现实中有一类讨价还　或客户企业单边讨价还价是无解的，服务商只能　得出与银行或客户企业理论上的最优报价而无法　价情形却涉及较少，即承接双边讨价还价的博弈　方与某一博弈方的博弈决策受到其与另一博弈方　决策的影响之下的最优定价问题．此类问题的研　究中，王勇等　根据第四方物流（４ＰＬ）企业承接　物流作业后转包给第三方物流（３ＰＬ）企业的业务　中４ＰＬ企业的承接价格与其转包价格间的相互　得出具体报价值，这一点不同于王勇等　所研究　的有解情形．服务商需要将对银行和客户企业单　边定价结合起来经过进一步推导才能确定其最优　报价值．　影响关系，构建双边讨价还价博弈模型，分析了　４ＰＬ企业与生产企业及３ＰＬ企业的双边定价问　２博弈模型构建　由引言可知，第三方供应链金融服务商（下　文简称服务商）一方面从银行获得融资，需要与　题．本文将借鉴这一分析过程，运用Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ＿２Ｉ＿　的讨价还价博弈思想，对第三方供应链金融中这　类双边讨价还价问题进行分析．　通过以上文献梳理发现，目前对供应链金融　银行就融资利率讨价还价；另一方面，服务商为客　户企业垫付货款或直接贷款，并以一定的利率从　客户企业处收回资金，需要与客户企业就利率进　行讨价还价．第三方供应链金融模式的双边讨价　还价流程如图１．　贷款　中商业银行利率定价研究的文献较多，而直接对　第三方供应链金融利率定价的研究相对缺乏；有　关讨价还价博弈的研究中，对双边讨价还价博弈　银行融资利率定价　第三方供应链融资利率定价　图１　第三方供应链金融模式的双边讨价还价示意图　Ｆｉｇ．１　Ｔｗｏ—ｓｉｄｅｄ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｈｉｒｄ　ｐａｒｔｙ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｍｏｄｅｌ　假设１分析期限为一个合同期（如一年），Ｌ　为服务商从银行获得的融资额，且全部用于对客　贷款与客户企业达成的月利率；ｄ表示垫款或贷　款资金　的平均周转期，以月为单位；Ｒ，表示月　利率与平均周转期的乘积，即Ｒ，＝ｄＲ。，对银行　户企业垫款或贷款；Ｔ表示　在该期间的平均周　转次数．　来讲属于服务商的私人信息；而对于客户企业，　Ｒ　也属于服务商的私人信息．因此，服务商在分　析期内为客户企业垫款或贷款资金　所得收益　为　（　一Ｒ　）．　假设２　Ｒ　表示银行的资金成本率，包括吸　收存款的利率、非资金性银行经营成本率等，且为　银行的私人信息．　表示银行与服务商达成的信　贷利率，则银行的信贷收益为　（尺　一尺　）．　假设３　Ｒ　表示服务商对客户企业垫款或　假设４服务商对客户企业垫款或贷款，加　速了供应链资金融通，客户企业得以加快生产循　－－－——９４－·－——　管理科学学报　２０１８年２月　环，获得更多产销机会，从而获得额外收益．设尺　为客户企业的额外收益率（额外净收益与　的比　值），且为客户企业的私人信息；则客户企业最终　收益为　（Ｒ　一尺，）．　户企业的贴现因子，且有０＜Ａ　，ＡｎＡ　＜１，这表　示晚达成协议参与各方都会付出代价，否则参与　各方都会倾向于多讨价还价，晚达成协议．可将Ａ　理解为博弈局中人的讨价还价能力或耐心程度．　假设８在银行与服务商的定价博弈中，开　始阶段由银行先报价，Ｐ　（ｉ＝１，３，５，…）为银行　在与服务商博弈时的报价，Ｐ　（．　＝２，４，６…）为服　务商与银行博弈时的报价；在服务商与客户企业　的定价博弈中，开始阶段由服务商先报价，Ｐ　（ｉ＝　１，３，５，…）为服务商与客户企业博弈时的报价，　Ｐ　（．　＝２，４，６…）为客户企业与服务商博弈时给　出的报价．由于讨论ｎ阶段的讨价还价模型较为　复杂，故本文仅讨论参与各方两阶段的讨价还价　模型．　假设５银行、服务商和客户企业在讨价还　价博弈过程中都具有学习能力，即它们根据对方　的出价和行为不断改变对博弈对手成本的估计．　假设６在轮流讨价还价博弈过程中，博弈　双方彼此不完全清楚对方的成本、收益数据，但可　根据以往的经验和信息进行估计．服务商估计　服从［０，Ｍ］区间上的均匀分布和Ｒ　服从［０，ｎ］　区间上的均匀分布；银行估计豫，服从［０，Ｎ］上　的均匀分布；客户估计　服从［０，ｍ］区间上的均　匀分布．　假设７　Ａ　、Ａ，、Ａ　分别为银行、服务商和客　以上参数符号及含义详见表１　表１各参数符号及其含义　Ｔａｂｌｅ　１　Ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ　参数符号　【　含义　服务商从银行获得的融资额　ｒ　Ｒ　ｂｒ　，．在分析期间的平均周转次数　银行的资金成本率　Ｒ６　Ｒ。　ｄ　银行与服务商达成的信贷利率　服务商对客户垫款或贷款与客户达成的月利率　垫款或贷款资金　的平均周转期，以月为单位　Ｒ，＝ｄＲ０　Ｒ　Ａ６　客户的额外收益率（额外净收益与，．的比值）　银行的贴现因子　Ａ，　Ａ　服务商的贴现因子　客户的贴现因子　Ｒ　分布区间［０，ｎ］的上限　Ｐ　（ｉ＝１，３，５···）　（　＝２，４，６…）　（ｉ＝１，３，５…）　Ｐ　（　：２，４，６…）　银行与服务商博弈时的报价　服务商与银行博弈时的报价　服务商与客户博弈时的报价　客户与服务商博弈时的报价　分析．　３　博弈模型求解　下文从服务商与银行之间就融资利率讨价　３．１　服务商与银行的讨价还价博弈　根据假设８，博弈第一阶段由银行先报价，服　务商有两种选择策略：接受或拒绝．若接受，双方　还价以及服务商与客户企业之间的第三方供应　链金融融资利率讨价还价两方面分别进行　各自取得相应收益；若拒绝，则博弈进入第二阶　段，由服务商报价．银行也可选择接受或拒绝，若　第２期　陈金龙等：第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型　接受，双方也各自取得相应收益；若拒绝，则合作　无法达成，双方均无收益，博弈结束（本文仅讨论　两阶段博弈情形）．服务商与银行的两阶段讨价　还价博弈树如图２所示．　银行报价　仃６（Ｐ　Ｏ　，　２）　Ｏ　图２服务商与银行的两阶段讨价还价博弈树　Ｆｉｇ．２　Ｔｗｏ　ｓｔａｇｅ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ　ｔｒｅｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ　图２中，），，与ｎ，分别表示服务商接受与拒绝　银行报价；　与ｎ　分别表示银行接受与拒绝服务　商报价．７ｒ　（　。）与ｒｒｓ（Ｐ　）分别为博弈第一阶段　服务商接受银行报价Ｐ　时银行与服务商的收益，　７ｒ　（尸ｒ：）与７ｒ，（　）分别为博弈第二阶段银行接　受服务商报价Ｐ，：时银行与服务商的收益，下面　进行具体分析．　用逆向归纳法求解服务商与银行的两阶段讨　价还价博弈．先看双方博弈第二阶段，在第二阶　段，服务商出价，银行选择，若银行选择拒绝，博弈　结束，双方收益都为０，所以只要服务商的出价满　足银行收益大于０，即Ａ　Ｌ（Ｐ，：一Ｒ　。）Ｉ＞０，银行会　接受服务商的报价，且博弈结束．由此可得　Ｐ，　≥尺　（１）　在博弈过程中，服务商知道银行的选择方式　是以式（１）能否成立作为选择标准，且此时，服务　商对尺　的判断修正为服从［０，Ｐ　］上的均匀分　布，在此情况下，服务商会选择合适的报价尸，：以　最大化自己的收益　＝０×Ｐｂ　＋Ａ　（　一尸／：）Ｐｂ　（２）　其中７ｒ，为服务商的收益，Ｐ　和Ｐ　分别为银行接　受和拒绝服务商报价　：的概率　Ｐ　．　Ｐ蚰＝Ｐ（Ｐ，２≥Ｒ６　）＝　（３）　Ｉｒ　６１　Ｄ　Ｄ　Ｐ６，＝Ｐ（Ｐ，２＜Ｒｂｃ）＝　（４）　』６１　把式（３）和式（４）代人式（２）有　ｍａｘ　ｅｒｓ　ｍ　ａｒ，：ｘ［ＡｆＬ（ＴＲｙ—Ｐ，ｚ）］　：对等式两边求Ｐ，　的导数，并令其为零，解之得　：：ＴＲＪ２　上式即为服务商在第二阶段的最佳报价，若　银行接受服务商报价Ｐ，。，则服务商的收益为Ａ　，银行收益为Ａ　（７　－一Ｒｂｃ）．　现回到博弈第一阶段，在第一阶段，当银行报　价为Ｐ　时，服务商的收益为Ｌ（豫，一Ｐ　）．银行　知道服务商第二阶段的选择方式及收益大小，所　以在第一阶段银行的报价满足　￡（　一　）≥　≥　时，服务商会选择接受银行的报价Ｐ　在此情况　下，银行会选择合适的Ｐ　以最大化自己的收益　ｘ　７ｒ６＝　（Ｐ６１一Ｒｂ　）　＋　Ａ　６　（　～Ｒｂｃ）Ｐ加　其中７ｒ　为银行的收益，　为服务商接受银行报　价的概率　－Ｐ（Ｐ（　≥　）　一　　南　（５）　Ｐ　为博弈第一阶段服务商拒绝银行报价但第二　阶段银行接受服务商报价的概率　Ｐ（ＴＲｆ＜　）Ｐ（Ｐ，　≥Ｒ　）　＝　Ｎ　ｆ１一Ａ／２）　（６）、　把式（５）和式（６）代人式（４），可得　仃　＝Ｌ（Ｐｂ　一Ｒｂｃ）（１一　）＋　ＡｂＬ（ＴＲｆ／２　丽　对上式两边求Ｐ　的导数，并令其为零，解之得　ｐ一　二　±　６　２　综合以上分析，可得服务商与银行两阶段讨价还　价博弈均衡解如下：　１）在博弈第一阶段，银行报价　ｐ一　二　±　．　一９６一　管理科学学报　２０１８年２月　２）若满足条件　≥　时，服务商会　接受银行的报价Ｐ　博弈结束，否则博弈进入第　二阶段；　３）在博弈第二阶段，服务商会选择出价Ｐ，　＝　ＴＲＳ２；　４）若满足条件Ｐ，。≥Ｒ　银行会接受服务商　报价Ｐ　否则拒绝接受．　３．２服务商与客户企业的讨价还价博弈　根据假设８，博弈第一阶段由服务商先报价，　客户企业有两种选择策略：接受或拒绝．若接受，　双方各自取得相应收益；若拒绝，则博弈进入第二　阶段，由客户企业报价．服务商也可选择接受或拒　绝，若接受，双方也各自取得相应收益；若拒绝，则　合作无法达成，双方均无收益，博弈结束．服务商　与客户企业的两阶段讨价还价博弈树如图３　所示．　服务商报价　ｆ　Ｑ　图３服务商与客户企业的两阶段讨价还价博弈树　Ｆｉｇ．３　Ｔｗｏ　ｓｔａｇｅ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ　ｔｒｅｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｓｍｗｉｅｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｌｉｅｎｔ　图３中Ｙ　与ｎ　分别表示客户企业接受与拒　绝服务商报价；　与尼　分别表示服务商接受与拒　绝客户企业报价．７ｒ　（　）与７ｒ　（Ｐ，　）分别为博弈　第一阶段客户企业接受服务商报价Ｐ，　时客户企　业与服务商的收益，７ｒ　（Ｐ以）与７ｒ，（Ｐ　）分别为博　弈第二阶段服务商接受客户企业报价Ｐ　，时客户　企业与服务商的收益．　仍用逆向归纳法求解服务商与客户企业的两　阶段讨价还价博弈．先看双方博弈第二阶段，在第　二阶段，客户企业出价，服务商选择，若服务商选　择拒绝，博弈结束，双方收益都为０，所以只要客　户企业的出价满足服务商收益大于０，即Ａ上　（ＴＰ以一Ｒ　）＞ｔ０，服务商会接受客户企业的报价，　且博弈结束．由此可得　ＴＰ　≥Ｒ　（７）　在博弈过程中，客户企业知道服务商的选择　方式是以式（７）能否成立作为选择标准，且此时，　客户企业对Ｒ　的判断修正为服从［０，　上的　均匀分布，在此情况下，客户企业会选择合适的报　价Ｐ　以最大化自己的收益　ｍａ　仃　＝０×　＋Ａ　Ｌ（Ｒ。一Ｐｅ２）　（８）　其中７ｒ　为客户企业的收益，　和　分别为服务　商接受和拒绝客户企业报价Ｐ以的概率　＝Ｐ（ＴＰ以≥Ｒ６）＝　（９）　＝Ｐ（ＴＰｅ２＜Ｒ６）＝１一　（１０）　把式（９）和式（１０）代入式（８）有　ｘ丌　ｘ　Ｌ（Ｒ　一　）］　对等式两边求Ｐ以的导数，并令其为零，解之得　：　上式即为客户企业在第二阶段的最佳报价，若服　务商接受客户企业的报价Ｐ砣，则客户企业的收益　为Ａ　ＬＲ　／２，服务商的收益为Ａ　（豫／２一Ｒ６）．　现回到博弈第一阶段，在第一阶段，当服务商　报价为Ｐ，　）时，客户企业的收益为　（尺　一Ｐ，１）．　服务商知道客户企业第二阶段的选择方式及收益　大小，所以在第一阶段服务商的报价满足　（Ｒ　一　）≥Ａ　ＬＲ　／２，即Ｒ　≥　时，客户企业会　选择接受服务商的报价Ｐ¨．在此情况下，服务商　会选择合适的Ｐｒ　以最大化自己的收益　Ⅱ　ｘ仃，＝Ｌ（　，ｌ—Ｒ　）Ｐ。　＋　Ａ　（豫　／２一Ｒ６）Ｐ　（１１）　其中７ｒ，为服务商的收益，Ｐ　为客户企业接受服　务商报价的概率　≥　一　（１２）　Ｐ　为博弈第一阶段客户企业拒绝服务商报价但　第二阶段服务商接受客户企业报价的概率　Ｐ。　＝Ｐ（Ｒ　＜　）Ｐ（ＴＰ　≥Ｒ　）　２Ｐ　２　＝一ｎ（２一Ａ　）　　（１３）　第２期　陈金龙等：第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型　一９７一　把式（１２）和式（１３）代入式（１１），可得　２）若满足条件Ｒ　≥　，客户企业接受服　二一几ｅ　ｘ　（　一Ｒ　）（１一　）＋　务商的报价Ｐ，　，博弈结束，否则博弈进入第二　ＡｓＬ（ＴＲｅ／２一Ｒｂ）　阶段；　３）在博弈第二阶段，客户企业会选择出价　对上式两边求Ｐ，　的导数，并令其为零，解之得　ｐ一　．　’　ｐ　一　！　二　！　±　２，１—４Ｔ　４）若满足条件ＴＰ　≥Ｒ　，服务商会接受客户　综合以上分析，可得服务商与客户企业两阶　企业报价Ｐ　，否则拒绝接受．　段讨价还价博弈均衡解如下：　３．３服务商的定价策略分析　１）在博弈第一阶段，服务商报价　以上博弈分析过程从理论上推导了服务商与　ｐ　一　！　二　！　±　．　银行、客户企业之间的定价均衡策略，博弈结果如　，　一４Ｔ　’　表２．　表２服务商与银行、客户企业的定价博弈均衡策略　Ｔａｂｌｅ　２　Ｐｒｉｃｉｎｇ　ｇａｍｅ　ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ　ｓｔｒａｔｅｇｙ　ｏｆ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒｓ　ｗｉｔｈ　ｂａｎｋｓ　ａｎｄ　ｃｌｉｅｎｔｓ　服务商ＶＳ银行　服务商ＶＳ客户　银行报价　Ｎ（１一Ａ厂／２）＋Ｒ６　服务商报价　ｎＴ（２一Ａ　）＋２Ｒｂ　ｂｌ—。　２　ｆｌ一４Ｔ　第　均衡条件　均衡条件　（否则进入　≥　（否则进入　—　阶　第二阶段）　第二阶段）　段　服务商收益　，，　。Ｌ，一　Ｎ（１一Ａ，，　／２）＋　，　服务商收益　Ｌ（ｎＴ（２一Ａ　）一２Ｒ６）／４　银行收益　（Ｎ（１ＡＰ／２）一Ｒ　）／２　客户收益　，，　“ｅ一ｎＴ（２一Ａ　）＋２　６、一４Ｔ　／　　服务商报价　２＝ＴＲｆ／２　客户报价　ｅ２一生　一　第　均衡条件　Ｐ，２≥Ｒ６。　均衡条件　ＴＰ　≥Ｒ６　二　阶　服务商收益　ｆＬ　７　，　服务商收益　Ａ　（ＴＲ　／２一Ｒ６）　段　银行收益　Ａ　，Ｊ（　一Ｒｂｃ）　客户收益　Ａ。ＬＲ　／２　由表２可知，在服务商与银行博弈的第一阶　在理论上的最佳报价，在实际谈判中服务商并不　段，银行最优报价Ｐ　：　二　，在满　能从单边讨价还价博弈中确定该报价的具体值．　因此可得如下结论：　ｐ　足均衡条件　ｒ≥　。＝　—　时，服务商会接受银　结论１服务商与银行的单边定价博弈中，　ｌ一＾ｆ　Ｌ　由于服务商未知与客户企业的最终定价Ｒ，，对于　行的报价，但式中ｎ，是服务商与客户企业达成的　博弈第一阶段银行的报价，服务商无法判断能否　最终交易价格，对于服务商来说此时并不知道与　接受；博弈第二阶段服务商的报价只是理论上的　客户企业达成的最终价格是多少，因此无法确定　最优报价，服务商也不能确定此报价的具体值．　是否接受银行报价．在博弈第二阶段，服务商与银　同理，对表２中服务商与客户企业的博弈结　行博弈的最佳报价为Ｐ，：＝ＴＲＳ２，同样服务商也　果进行分析，可得如下结论：　不知道　，是多少，因此，Ｐ，：：ＴＲｆ／２只是服务商　结论２服务商与客户企业的单边定价博弈　一９８一　管理科学学报　２０１８年２月　中，由于服务商未知与银行的最终定价尺　，博弈　第一阶段服务商的报价也只是理论上的最优报　价，服务商也不能确定此报价的具体值；对于博弈　Ｐ　，１　一　（１６）＼　　式（１６）中Ｒ，是服务商与客户企业达成的最终报　价，因而有　Ｒ，＝Ｐｒ　（１７）　第二阶段客户企业的报价，服务商同样无法对均　衡条件做出判断．　由此可知，服务商要确定对银行的最佳报价　必须知道自己与客户企业的最佳报价是多少，反　之，服务商要确定与客户企业的最佳报价也要以　知道与银行达成的报价为必要条件．为此，需要将　服务商在双边讨价还价博弈中的两次报价结合起　来做进一步分析．　由表２可知，服务商与客户企业博弈的最佳　报价以及服务商与银行的最佳报价分别为式　（１４）、式（１５）　Ｐ，１：　／　一　（１４）＼　／　将式（１７）代入式（１６）可得服务商对客户企业的　最佳报价为　Ｐ，１：　，　一　＇　（１８）＼　ｕ／　同理，由式（１５）、式（１７）、式（１８）可得服务商对银　行的最佳报价为　Ｐｆ２：　１　一　６　二　（１９）－　，　由此可得结论３：　结论３服务商需要同时考虑与银行、客户　企业的双边讨价还价博弈的最优定价才能确定对　银行和客户企业的最优报价值，从而解决了结论　１、结论２中服务商与银行、客户企业单边讨价还　价博弈无法确定具体报价的问题．　尸，ｚ＝￣ｒＲ／２　（１５）　式（１４）中尺　为服务商对银行的最佳报价，由式　（１５）可知，服务商对银行的最佳报价为Ｐ，，＝　确定了服务商的报价，进一步可确定各方的　收益，见表３．　ＴＲｆ２，把它代人式（１４）得　表３服务商最优报价与各方收益　Ｔａｂｌｅ　３　Ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ’Ｓ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ａｎｄ　ｂｅｎｅｆｉｔｓ　ｏｆ　ａｌｌ　ｐａｒｔｉｅｓ　对客户报价　对银行报价　ｚ　：　ｎＴ（２一Ａ　）　—　服务商收益　，　ｆ　ｆＬ——　（　ｎ　（２一Ａ　）　银行收益　）　客户收益　一　）　根据怡亚通（ＥＡ）２０１３年～２０１５年度报告以　４　怡亚通第三方供应链金融的定价　案例　及２０１６年第一季度报告披露的相关数据，公司近　４水平为１年　客户垫款或贷款向喜　收取的平均月利率　．．４８％～１．６６％（见表４）．　表４　ＥＡ近几年的平均月利率　Ｔａｂｌｅ　４　ＥＡ’Ｓ　ａｖｅｒａｇｅ　ｍｏｎｔｈｌｙ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅｓ　ｉｎ　ｒｅｃｅｎｔ　ｙｅａｒｓ　年份　平均月利率　２０１３正　１．６６％　２０１４正　１．５５％　２０１５芷　１．５２％　２０１６年１月～３月　１．４８％　资料来源：怡亚通２０１３年～２０１５年报及２０１６年第一季度报告　第２期　陈金龙等：第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型　一９９一　而同期ＥＡ从银行获取资金的成本（按１年　资金周转次数一直呈递增态势，由２０１３年的　期利率计算）水平在４．７３％～６．１６％之间．ＥＡ从　银行获得的资金在１年内可以周转多次．据年报　披露的周转数据，ＥＡ用于为客户垫款或贷款的　４．７８次上升到２０１６年一季度的５．５８次（表５）．　由表４、表５可得ＥＡ提供垫款或贷款的平均　期限以及每次交易的平均利率情况，见表６．　表５　ＥＡ向客户提供的资金周转情况（单位：次／年）　Ｔａｂｌｅ　５　Ｔｕｒｎｏｖｅｒ　ｏｆ　ＥＡ’Ｓ　ｃａｐｉｔａｌ　ｐｒｏｖｉｄｅｄ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｃｕｓｔｏｍｅｒ（Ｕｎｉｔ：ｔｉｍｅｓ／ｙｅａｒ）　年份　２０１３正　４．７８　２０１４正　４．９１　２０１５钲　５．５３　２０１６年１～３月　５．５８　周转率　资料来源：怡亚通２０１３年～２０１５年报及２０１６年第一季度报告．　表６　ＥＡ每次交易的平均利率　Ｔａｂｌｅ　６　ＥＡ’Ｓ　ａｖｅｒａｇｅ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅｓ　ｉｎ　ｅａｃｈ　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　１　Ｉ①平均月利率　②周转率　年份　２０１３正　１．６６％　４．７８　２．５１　４．１７％　２０１４证　１．５５％　４．９１　２．４４　３．７８％　２０１５钲　１．５２％　５．５３　２．１６　３．２８％　２０１６年１—３月　１．４８％　５．５８　２．１５　３．１８％　③平均融资期＝１２／②（单位：月）　每次交易的平均利率＝①×③　结合以上数据，下文对相关参数赋值，以具体　数据分析ＥＡ的定价策略．各参数含义与前文相　理论上的最优报价，表明了ＥＡ对客户的让利．　这里需要指出的是ｎ的取值对利率产生直接影　响，实务中需要对　做出更精确判断．ＥＡ对银　行的报价为１５．６％，远高于ＥＡ近几年的实际　银行融资利率，表明ＥＡ向银行融资时争取了较　大利率优惠，也即银行做出了较多让利．同样，　此报价直接受ｎ及　取值的影响，因此，除了合　同．为讨论方便，令融资额Ｌ＝１，此赋值并不影响　分析结果．平均周转次数　取表５中平均值，即　Ｔ＝５．２．其他参数赋值如表７．　将表７中各参数值代人表３得到具体计算结　果，见表８．　从表６中近几年的实际交易利率看，平均利　理判断　取值，还需要更精确地计算银行融资　资金平均周转次数　的取值，从而使ＥＡ的定价　策略更合理　率价格为３．６％，而由表８可知，ＥＡ对客户的利　率定价为６％，ＥＡ实际交易的利率价格低于其　表７相关参数赋值Ｉ　Ｔａｂｌｅ　７　Ｖａｌｕｅｓ　ｏｆ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　Ｉ　参数　Ｉ　ｎ　【　ｌ　Ａ，　值　ｌ　１５％ｌ　１　ｌ　５．２　１　０．９　Ａ　０．８　Ａ　０．９　Ｒ　１４％　３．５％　表８代入参数值的ＥＡ最优报价与各方收益Ｉ　Ｔａｂｌｅ　８　ＥＡ’Ｓ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ａｎｄ　ｂｅｎｅｆｉｔｓ　ｏｆ　ａｌｌ　ｐａｒｔｉｅｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅｄ　ｂｙ　Ｖａｌｕｅｓ　Ｉ　对客户报价　均衡条件　。＝　６％　成立　对银行报价　Ｐ，　ｎＴ（２一Ａ　）　１５．６％　均衡条件　ＥＡ收益　Ａ２≥Ｒｋ　ｆＬ——　成立　０．１４０　４　ｎＴ（２一Ａ　）　银行收益　＝Ａ　（！　一Ｒ　）　Ｏ１Ｏ８　９　．客户收益　一　一　）　０．Ｏ８　一１００一　管理科学学报　２０１８年２月　以上案例运用表３中所得结论，代人ＥＡ第　和Ａ　，影响均衡条件的参数除了这三个外，还有　三方供应链金融的相关数据，具体分析了ＥＡ的　最优定价策略．为进一步验证与分析表３中所得　尺　、Ｒ　下面对这些直接影响参数进行不同赋值，　得到表７中参数的两组不同取值，见表９．　结论，现增加两组参数赋值加以讨论．　由表２、表３可知，影响ＥＡ报价的参数有凡、　将表９中各参数值代入表３得到具体计算结　果，见表１０．　表９相关参数赋值１Ｉ　Ｔａｂｌｅ　９　Ｖａｌｕｅｓ　ｏｆ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓⅡ　参数　值１　１８％　１　３　Ａ，　０．９　Ａ　Ｏ．８　Ａ６　０．９　Ｒ　１５％　Ｒ６　８％　值２　ｌ５％　１　１　０．９　０．７　Ｏ．９　５％　４％　表１Ｏ代入参数值的ＥＡ最优报价与各方收益Ⅱ　Ｔａｂｌｅ　１０　ＥＡ’Ｓ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ａｎｄ　ｂｅｎｅｆｉｔｓ　ｏｆ　ｌｌａ　ｐａｒｔｉｅｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｅｄ　ｂｙ　ｖａｌｕｅｓ　ｌＩ　值１　对客户报价　。＝　７．２％　值２　６　５％　均衡条件　成立　不成立　对银行报价　尸，ｎＴ（２一Ａ　）　ｚ　—　■　２≥Ｒｋ　１Ｏ．８％　３．２５％　均衡条件　成立　不成立　　『ＥＡ收益　、　ｎ　（２一Ａ　）　＿　＇０．０９７　２　０．０２５　２　０．０２９　３　—０．００６　８　　ｌ银行收益　＝Ａ　三（　一Ｒ　）　　客户收益　Ｉ＝，Ｊ（　一！　三—；—　）　０．０７８　—０．０１５　由表１Ｏ可知，对于第一组赋值（值１），服务　商对客户最优报价为７．２％，对银行的最优报价　为１０．８％，且两个均衡条件都成立，客户与银行　接受服务商的报价．此时，ＥＡ、银行与客户均取得　最大正收益，进一步验证了表３中所得结论．而对　于第二组赋值（值２），服务商对客户、银行的报价　行、客户企业是一个多赢的选择．对于客户企业而　言，通过服务商的垫款或贷款服务，可以减少交易　成本、加速资金回流速度、扩大生产、增加销售机　会，获得额外投资收益；对于银行而言，降低了其　对具体客户企业信息不对称风险，扩大了客户群；　对于服务商而言，通过成为客户企业与银行的　都不能使均衡条件成立，此时，只有服务商获得正　收益，客户与银行则出现负收益，从而会拒绝服务　商的报价．这一结果进一步揭示了均衡条件对服　务商定价决策的影响，也是服务商在实际业务中　必须注意的基本问题．　“粘结剂”，既可以“低吸高贷”赚取“息差收入”，　又可以提高自身影响力，稳固与客户企业之间的　合作关系．服务商处于其供应链金融运营系统中　的核心地位，如何平衡与银行、客户企业之间的利　益问题，关系其第三方供应链金融系统运行的稳　定与进一步发展，从第三方供应链金融的特点来　５　结束语　发展第三方供应链金融服务，对服务商、银　看，服务商与银行的融资利率定价、服务商对客户　企业的垫款或贷款利率定价是影响各方利益的关　键因素．因此，确定一个合理的定价策略，对其第　第２期　陈金龙等：第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型　一１０１一　三方供应链金融业务的发展十分必要．　针对这一问题，本文运用鲁宾斯轮流讨价　还价博弈思想，构建了信息不对称情况下第三　的双边定价策略．最后，以ＥＡ为例，对其第三方　供应链金融中的实际利率与本模型推导的理论　利率进行了比较分析，发现ＥＡ对银行的理论定　价远高于其实际融资利率，而对客户的理论定　方供应链金融模式的双边讨价还价博弈模型，　即第三方供应链金融服务商与银行间的关于融　价则低于其实际利率．　尽管本文获得了一些有意义的结论，但也存　资利率的讨价还价和服务商与客户企业之间的　垫款或贷款利率的讨价还价．通过博弈分析，得　出了结论１、结论２，指出了服务商与银行或客户　企业的单边讨价还价的局限，即服务商在与银　行或客户企业的单边讨价还价中只能从理论上　在一些局限：１）论文第５部分的案例中，参数取　值的准确性直接影响案例分析结论的合理性，对　参数的取值还有待商榷；２）本文假定Ｒ　服从［ｏ，　］区间上均匀分布、Ｒ　服从［０，ｎ］区间上的均匀　确定最优定价，但无法得出定价具体值．在此基　础上，本文通过进一步推导得出了结论３，指出　了服务商必须同时考虑与银行和客户企业的定　价，将单边定价结合起来可推导出服务商对银　行、客户企业的具体定价值，从而得到了服务商　参考文献：　分布、服务商资金周转率与服务费率的乘积豫，　服从［０，Ｎ］上的均匀分布以及　服从［０，ｍ］区　间上的均匀分布，若这些变量不服从或不完全服　从均匀分布得出的结果又将如何？这将是下一步　研究需要解决的问题．　［１］Ｈｏｆｍａｎｎ　Ｅ．Ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ：Ｓｏｍｅ　ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ　ｉｎｓｉｇｈｔｓ［Ｊ］．Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ，２００５，（５）：２０３—２１４．　［２］Ａｔｋｉｎｓｏｎ　Ｗ．Ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ：Ｔｈｅ　ｎｅｘｔ　ｂｉｇ　ｏｐｐｏｒｔｕｎｉｔｙ［Ｊ］．Ｓｕｐｐｌｙ　Ｃｈａｉｎ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｒｅｖｉｅｗ，２００８，１２（４）：１４　—１７．　［３］Ｃｈｅｎ　Ｘ，Ｃａｉ　Ｇ．Ｊｏｉｎｔ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ａｎｄ　ｉｆｎａｎｃｉａｌ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ　ｂｙ　ａ　３ＰＬ　ｉｆｒｍ［Ｊ］．Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２０２　１，　２２４（３）：５７９—５８７．　［４］钟远光，周永务，李柏勋，等．供应链融资模式下零售商的订货与定价研究［Ｊ］．管理科学学报，２０１１，１４（６）：５７—　６７．　Ｚｈｏｎｇ　Ｙｕａｎｇｕａｎｇ，Ｚｈｏｕ　Ｙｏｎｇｗｕ，Ｌｉ　Ｂａｉｘｕｎ，ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　ｒｅｔａｉｌｅｒ’Ｓ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｏｒｄｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ｐｏｌｉｃｉｅｓ　ｗｉｔｈ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉ—　ｎａｎｅｉｎｇ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，２０１１，１４（６）：５７—６７．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　［５］Ｃｈｅｎ　Ｙ，Ｇｕｐｔａ　Ｄ．Ｔｒａｄｅ—ｉｆｎａｎｃｅ　ｃｏｎｔｒａｃｔｓ　ｆｏｒ　ｓｍａｌｌ—ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｓｕｐｐｌｉｅｒｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｔｈｉｒｄ—ｐａｒｔｙ　ｉｆｎａｎｃｉｎｇ［Ｊ］．Ｓｓｒｎ　Ｅｌｅｃ—　ｔｒｏｎｉｃ　Ｊｏｕｒｎａｌ，２０１４，１６（５）：２７—５９．　［６］Ｙｅｓｃｏｍｂｅ　Ｅ　Ｒ．Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ　ｏｆ　Ｐｒｏｊｅｃｔ　Ｆｉｎａｎｃｅ［Ｍ］．Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ：Ａｃａｄｅｍｉｃ　Ｐｒｅｓｓ，２０１４：４４３～４８０．　［７］Ｔｏｒｔｅ　Ａ　Ｄ　Ｌ，Ｇｏｚｚｉ　Ｊ　Ｃ，Ｓｃｈｍｕｋｌｅｒ　Ｓ　Ｌ．Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ　Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ　ｉｎ　Ａｃｃｅｓｓ　ｔｏ　Ｆｉｎａｎｃｅ：Ｍａｒｋｅｔ—Ｆｒｉｅｎｄｌｙ　Ｒｏｌｅｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｖｉｓｉｂｌｅ　Ｈａｎｄ？［Ｍ］．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ　Ｄ　Ｃ：Ｗｏｒｌｄ　Ｂａｎｋ　Ｐｒｅｓｓ，２０１７：２４７—１６６．　［８］ｘｕ　Ｋ，Ｂａｏ　Ｘ，Ｔａｏ　Ｑ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｉｎｃｏｍｅ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｉｆｎａｎｃｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｉｒｄ—ｐａｒｔｙ　ｔｒａｄｉｎｇ　ｐｌａｔｆｏｒｍ　［Ｊ］．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１５，１１（３）：７０—９３．　［９］Ｚｈａｏ　Ｊ，Ｄｕａｎ　Ｙ．Ｔｈｅ　ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｏｆ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｉｆｎａｎｃｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｒｉｐａｒｔｉｔｅ　ｇａｍｅ　ｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｓｈａｎｇ·　ｈａｉ　Ｊｉａｏｔｏｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１６，２１（３）：３７０—３７３．　［１０］Ｐｆｏｈｌ　Ｈ　Ｃ，Ｇｏｍｍ　Ｍ．Ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｉｆｎａｎｃｅ：Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｌｆｏｗｓ　ｉｎ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎｓ［Ｊ］．Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，２００９，１　（３）：１４９—１６２．　［１　１］Ｐｅｒｒｉｄｏｎ　Ｌ，Ｓｔｅｉｎｅｒ　Ｍ．Ｆｉｎａｎｚｗｉｒｔｓｃｈａｆｔ　ｄｅｒ　Ｕｎｔｅｒｎｅｈｍｕｎｇ［Ｍ］．Ｍｔｉｎｃｈｅｎ：Ｐｅａｒｓｏｎ　Ｓｔｕｄｉｕｍ，２０１　１：３７７—３８９．　［１２］Ｂｕｚａｃｏｔｔ　Ｊ　Ａ，Ｚｈａｎｇ　Ｒ　Ｑ．Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｗｉｔｈ　ａｓｓｅｔ—ｂａｓｅｄ　ｆｉｎａｎｃｉｎｇ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００４，５０（９）：　１２７４—１２９２．　一ｌ０２一　管理科学学报　２０１８年２月　［１３］Ｈｕａｎｇ　Ｑ，Ｙｅｕｎｇ　Ｋ　Ｈ．Ｄｅｃｉｓｉｏｎ—Ｍａｋｉｎｇ　ｉｎ　Ｓｕｐｐｌｙ　Ｃｈａｉｎ　Ｆｉｎａｎｃｉｎｇ　Ｌｅｖｅｒａｇｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｎ　ＳＭＥ　Ｓｅｇ—　ｍｅｎｔｓ　Ｖｉａ　Ｅ—Ｐｌａｔｆｏｒｍｓ［Ｃ］．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　ａｎｄ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．ＩＥＥＥ，２０１５：１—５．　［１４］Ｃｏｎａｗａｙ，Ｄａｖｉｄ．Ｗｏｒｋｉｎｇ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｃｈａｉｎ　ｇａｎｇ：Ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ　ａｓ　ｔｈｅ　ｎｅｗ　ｎｏｒｍａｌ［Ｊ］．Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｃｒｅｄｉｔ，２０１４，１１６　（４）：４０—４５．　［１５］Ｙａｎｇ　Ｍ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｕｎｄｅｒ　ｒａｎｄｏｍ　ｄｅｍａｎｄ　ａｎｄ　ｐｅｒｍｉｓｓｉｂｌｅ　ｄｅｌａｙ　ｉｎ　ｐａｙｍｅｎｔ［Ｊ］．　Ｐｒｏｃｅｄｉａ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１３，１７（９）：２４５—２５７．　［１６］Ｐａｎ　Ｙ　Ｍ，Ｔｏｎｇ　Ｙ　Ｌ，Ｍｉ　Ｇ　Ｘ．Ｔｈｅ　ｌｏａｎ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｌｏｕｄ　ｍｕｓｔｅｒ　ｗａｒｅｈｏｕｓｅ（ＣＭＷ）　［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ＆Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，２０１３，２７（３）：４６２—４６３，９４０—９４３．　［１７］Ｙｅ　Ｌ，Ｃｈｅｎ　Ｗ，“ｎ　Ｎ．Ｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　Ｉｍｐａｗｎ　Ｒａｔｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｉｎｔｅｒｅｓｔ　Ｒａｔｅ　ｉｎ　Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ　Ｆｉｎａｎｃｉｎｇｆ　Ｃ］．Ｉｎｔｅｒ—　ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｆ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．２０１４，１３（４）：２９—４４．　［１８］于辉，王亚文．供应链金融视角下利率市场化的鲁棒分析模型［Ｊ］．中国管理科学，２０１６，２４（２）：１９—２６．　Ｙｕ　Ｈｕｉ，Ｗａｎｇ　Ｙａｗｅｎ．Ｔｈｅ　ｒｏｂｕｓｔ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅｓ　ｉｂｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，２０１６，２４（２）：１９—２６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　［１９］Ｙａｎ　Ｎ，Ｄａｉ　Ｈ，Ｓｕｎ　Ｂ．Ｏｐｔｉｍａｌ　ｂｉ—ｌｅｖｅｌ　Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ　ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ　ｆｏｒ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｉｆｎａｎｃｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｂｏｔｈ　ｃａｐｉｔａｌ—ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄ　ｂｕｙ—　ｅｒｓ　ａｎｄ　ｓｅｌｌｅｒｓ［Ｊ］．Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　Ｍｏｄｅｌｓ　ｉｎ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ａｎｄ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，２０１４，３０（６）：７８３—７９６．　［２０］Ｋａｌａｎｄｒａｋｉｓ　Ａ．Ａ　ｔｈｒｅｅ—ｐｌａｙｅｒ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｍａｊｏｒｉｔａｒｉａｎ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｔｈｅｏｒｙ，２００４，１　１　６（２）：　２９４—３２２．　［２１］Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ　Ａ．Ｐｅｒｆｅｃｔ　ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ　ｉｎ　ａ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｅｅｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，２０１０，５０（１）：９７—１０９．　［２２］Ｇａｎｔｎｅｒ　Ａ．Ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ，ｓｅａｒｃｈ，ａｎｄ　ｏｕｔｓｉｄｅ　ｏｐｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｇａｍｅｓ＆Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｂｅｈａｖｉｏｒ，２００７，６２（２）：４１７—４３５．　［２３］¨Ｄ．Ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｈｉｓｔｏｒｙ—ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　Ｔｈｅｏｒｙ，２００７，１３６（１）：６９５—７０８．　［２４］Ｓａｒｋａｒ　Ｓ．Ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｏｒｄｅｒ　ａｎｄ　ｄｅｌａｙｓ　ｉｎ　ｍｕｈｉｌａｔｅｒａｌ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ　ｓｅｌｌｅｒｓ［Ｊ］．Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　Ｓｏｃｉａｌ　Ｓｃｉ—　ｅｎｅｅｓ，２０１６，８０（５）：１—２０．　［２５］Ａｎ　Ｂ，Ｇａｔｔｉ　Ｎ，Ｌｅｓｓｅｒ　Ｖ．Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ　ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ—ｏｆｆｅｒｓ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｉｎ　ｏｎｅ—ｔｏ－ｍａｎｙ　ａｎｄ　ｍａｎｙ—ｔｏ—ｍａｎｙ　ｓｅｔｔｉｎｇｓ［Ｊ］．Ｗｅｂ　Ｉｎ—　ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ａｇｅｎｔ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２００９，２（６）：４２３—４２６．　［２６］Ａｎ　Ｂ，Ｇａｔｔｉ　Ｎ，Ｌｅｓｓｅｒ　Ｖ．Ａｌｔｅｒｎａｔｉｎｇ—ｏｆｆｅｒｓ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｉｎ　ｏｎｅ—ｔｏ—ｍａｎｙ　ａｎｄ　ｍａｎｙ—ｔｏ—ｍａｎｙ　ｓｅｔｔｉｎｇｓ［Ｊ］．Ａｎｎａｌｓ　ｏｆ　Ｍａｔｈｅ—　ｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｒｔｉｉｆｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，２０１６，７（２）：１—３７．　［２７］汪定伟，王庆，宫俊，等．双边多轮价格谈判过程的建模与分析［Ｊ］．管理科学学报，２００７，１０（１）：９４—９８．　Ｗａｎｇ　Ｄｉｎｇｗｅｉ，Ｗａｎｇ　Ｑｉｎｇ，Ｇｏｎｇ　Ｊｕｎ，ｅｔ　ａ１．Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｍｕｌｔｉｓｔａｇｅ　ｂｉｌａｔｅｒａｌ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｐｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，２００７，１０（１）：９４—９８．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　［２８］王刊良，王嵩．非对称信息下讨价还价的动态博弈：以三阶段讨价还价为例［Ｊ］．系统工程理论与实践，２０１０，　３０（９）：１６３６—１６４２．　Ｗａｎｇ　Ｋａｎｌｉａｎｇ，Ｗａｎｇ　Ｓｏｎｇ．Ｄｙｎａｍｉｃ　ｇａｍｅ　ｏｆ　ａｓｙｍｍｅｔｙｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｔｒｉ—ｓｔａｇｅｓ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ａｓ　ｅｘａｍｐｌｅ［Ｊ］．　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ：Ｔｈｅｏｒｙ＆Ｐｒａｃｔｉｃｅ，２０１０，３０（９）：１６３６—１６４２．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　［２９］杜少甫，朱贾昂，高冬，等．Ｎａｓｈ讨价还价公平参考下的供应链优化决策［Ｊ］．管理科学学报，２０１３，１６（３）：６８　７２．８１．　Ｄｕ　Ｓｈａｏｆｕ，Ｚｈｕ　Ｊｉａａｎｇ，Ｇａｏ　Ｄｏｎｇ，ｅｔ　ａ１．Ｏｐｔｉｍａｌ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｍａｋｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｎａｓｈ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｆａｉｎｅｓｓｒ　ｃｏｎｃｅｒｎｅｄ　ｎｅｗｓｖｅｎｄｏｒ　ｉｎ　ｔｗｏ—Ｌｅｖｅｌ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ，２０１３，１６（３）：６８—７２，８１．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　［３０］Ｆｅｎｇ　Ｑ，Ｌｕ　Ｌ　Ｘ．Ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｃｏｎｔｒａｃｔｉｎｇ　ｕｎｄｅｒ　ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ：Ｂｉｌａｔｅｒａｌ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｖｓ．Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ［Ｊ］．Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ＆Ｏｐｅｒ—　ａｔｉｏｎｓ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２０１２，２２（３）：６６１—６７５．　［３１］詹文杰，邹轶．基于演化博弈的讨价还价策略研究［Ｊ］．系统工程理论与实践，２０１４，３４（５）：１１８１—１１８７．　Ｚｈａｎ　Ｗｅｎｊｉｅ，Ｚｏｕ　Ｙｉ．Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ　ｇａｍｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｎ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ［Ｊ］．Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ：Ｔｈｅｏｒｙ＆Ｐｒａｃｔｉｃｅ，　第２期　陈金龙等：第三方供应链金融的双边讨价还价博弈模型　一１０３—　２０１４，３４（５）：１１８１—１１８７．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　［３２］王—勇，韩１７８　平．第四方物流企业作业承接不完全信息双边讨价还价分析［Ｊ］．中国管理科学，２００８，１６（２）：１７２　Ｗａｎｇ　Ｙｏｎｇ，Ｈａｎ　Ｐｉｎｇ．Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔａｓｋ　ｃｏｎｔｒａｃｔ　ｆｏｒ　ｆｏｕｒｔｈ　ｐａｒｔｙ　ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｔｗｏ—ｓｉ—　ｄｅｄ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００８，１６（２）：１７２—１７８．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ）　Ｔｗｏ－ｓｉｄｅｄ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｔｈｉｒｄ　ｐａｒｔｙ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ＣＨＥＮ　Ｊｉｎ—ｌｏｎｇ，ＺＨＡＮ　一ｚｈｉ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｈｕａｑｉａｏ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ　３６２０２　１，Ｃｈｉｎａ　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｐｐｌｉｅｓ　Ｒｕｂｅｎｓ　ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ　ｔｈｅｏｒｙ　ｔｏ　ｍｏｄｅｌ　ｔｈｅ　ｔｗｏ—ｓｉｄｅｄ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｔｈｉｒｄ　ｐａｒｔｙ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｆｉｒｍ　ａｎｄ　ｅｉｔｈｅｒ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ　ｏｒ　ｔｈｅ　ｃｌｉｅｎｔ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　ｕｎｄｅｒ　ｉｎ—　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｓｙｍｍｅｔｒｙ，ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ　ａｓ　ｗｅｌｌ　ａｓ　ｔｈｅ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｌｉｅｎｔ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ｃａｎ　ｏｎｌｙ　ｒｅａｃｈ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ｏｆｆｅｒ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ　ｆ　ｏｒ　ｃｌｉｅｎｔ　ｅｎ—　ｔｅｒｐｒｉｓｅ）ｉｎｓｔｅａｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｐｅｃｉｉｆｃ　ｐｒｉｃｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｕｎｉｌａｔｅｒａｌ　ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ，ｂｅｃａｕｓｅ　ｔｈｅ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ｄｏｅｓ　ｎｏｔ　ｋｎｏｗ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｌ　ｐｒｉｃｅ　ａｇｒｅｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｃｌｉｅｎｔ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ（ｏｒ　ｂａｎｋ）．Ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｒ　ｎｅｅｄｓ　ｔｏ　ｃｏｍ—　ｂｉｎｅ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ　ｏｆｆｅｒｓ　ａｎｄ　ｓｏｍｅ　ｆｕｒｔｈｅｒ　ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ　ｔｈｅ　ｓｐｅｃｉｉｃ　ｏｐｔｉｍａｌｆ　ｐｒｉｃｅｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｂａｎｋ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｌｉｅｎｔ　ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ　ａｃｔｕａｌ　ｐｒｉｃｉｎｇ　ｃａｓｅ　ｏｆ　ＥＡ’Ｓ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ａｎａｌｙｚｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｔｈｉｒｄ　ｐａｒｔｙ　ｓｕｐｐｌｙ　ｃｈａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ；ｂａｒｇａｉｎｉｎｇ　ｇａｍｅ；ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｒａｔｅ　ｐｒｉｃｉｎｇ；ＥＡ