On Value-at-Risk Based Queueing Systems

doi:10.1177/10591478251378840

On Value-at-Risk Based Queueing Systems

2025-09-03

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DOI：10.1177/10591478251378840

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本研究探讨了具有策略性非风险中性顾客的排队系统经济学，强调在价值-at-风险（VaR）框架下的研究。通过引入顾客在特定置信水平下所能承受的最大损失，本研究区别于Naor模型基于矩的效用结构。我们考虑了不同信息水平下风险偏好的同质和异质情形。研究发现，在可观测排队系统中，非风险中性顾客的最优策略表现出阈值型行为，这与风险中性顾客设置下的观察结果显著不同。对于不可观测排队系统，我们推导出同质风险偏好下的均衡加入概率，以及异质风险偏好下的多维均衡加入概率。有趣的是，在VaR准则下，可观测排队模型中存在一个无差异行动区域。风险偏好落在此区域内的顾客将采用相同的加入策略。而在不可观测情景中，存在一条风险偏好的无差异曲线。处于同一条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，便于比较不同置信水平下的两种风险偏好。在探讨社会福利时，我们使用条件价值-at-风险（CVaR）来刻画顾客的过度损失，这些损失可能导致潜在的社会负效用。为区别于经典的社会福利函数，我们将提出的社会福利函数称为“基于CVaR的扩展社会福利函数（CVaR-ESW）”。在可观测系统中，同质风险偏好下的社会最优CVaR-ESW型风险偏好位于一个“带状”区域内，而在不可观测系统中则形成一条曲线。我们还揭示了关于信息披露的有趣见解。在不可观测情况下，具有天真评估（NA）顾客的模型吞吐量始终大于具有精确评估（PA）顾客的模型。基于不同风险偏好顾客间风险容忍值的差异，我们发现，在某些情况下，NA顾客能产生更多社会福利，而在其他情况下则相反。总体而言，本研究阐明了基于VaR的排队经济学、风险偏好与策略性顾客行为之间的相互作用。

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