在发展迅速的市场环境中,如何制定出最优的产品库存决策以应对商品需求不确定的问题,对零售商来说是至关重要的。近年来,概率销售作为一种新颖的销售策略获得众人青睐,它在处理库存不确定问题上比传统销售策略更有优势。在预测产品需求量方面,贝叶斯信息更新是一种行之有效的方法,它能将经验信息和观测的市场信息相结合得到可靠的后验信息。本文基于一般的报童模型,将贝叶斯信息更新加以应用到两类销售方式中,分析最优的产品库存决策,再根据数值模拟探究影响最优库存量和最佳利润的因素。本文具体内容如下:第一章阐述了概率销售和贝叶斯信息更新的研究背景及国内外研究现状;第二章为预备知识,具体介绍了基于报童模型的传统销售和概率销售的利润函数模型、共轭分布、贝叶斯定理以及贝叶斯信息更新过程;第三章讨论在贝叶斯信息更新过程和无贝叶斯信息更新过程下的概率销售和传统销售中库存决定函数的模型,第四章从不同角度分析两类销售策略下库存决定的异同以及其影响因素,例如库存服务水平、折扣率、信息量大小和退货率等;第五章基于数值模拟,分析结果并将两类销售策略以及有无贝叶斯信息更新过程进行比较;第六章为总结与展望。数值模拟的结果表明:当库存服务水平高、需求量信息大时,相较于无贝叶斯信息更新过程,采用贝叶斯信息更新后的销售方式可以实现低库存、高利润。在应用贝叶斯信息更新的情况下,通过比较概率销售和传统销售的最佳库存量和最佳利润时发现,在绝大多数情况下前者的收益更高。另一方面,随着产品退货率的上升,销售商的期望利润会下降,但贝叶斯信息更新方法的引入和概率产品转换率的提高可以减少由于退货所带来的损失。总的来说,面对需求量的不确定性,贝叶斯信息更新方法的应用有助于商家在采用不同销售策略时进行更优的库存管理;另外,建议商家可以调整概率产品的价格和库存服务水平去实现最优的销售策略;而面对常见的退货问题时,建议销售商通过采用贝叶斯信息更新下的概率销售策略来减少损失。