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解析文章首发于唧唧堂网站，解析研究人｜Jason Zheng，审校编辑｜Runsong

本文是针对论文《葡萄酒分析：天气和市场不确定性下的葡萄酒定价与选择（Wine Analytics: Fine Wine Pricing and Selection Under Weather and Market Uncertainty）》的一篇论文解析， 该论文于2016年11月发表于《生产与服务运营管理（MSOM）》杂志上，研究作者包括Mert Hakan Hekimoglu，Burak Kazaz 和 Scott Webster。

研究背景和问题提出

葡萄酒的出产需要将近两年（18-24个月）的长时间储藏。酒庄为了加快资金回笼，往往会提前一年将还没发酵好的红酒对外预售，这样以期货形式出售的葡萄酒被定义为期酒。下面以2013年为开始时间段为例说明成品酒和期酒的上市时间。

在每个夏天（5月份左右）的开始，葡萄酒经销商往往会面临下面的问题：是应该购买两年前开始酿造的现在已经上市的成品酒还是投资一年前才开始酿造的期酒？

成品酒和期酒的价格往往受到天气和市场因素的影响，温度的高低会影响到葡萄的质量，市场的走势会影响到成品酒和期酒的交易。考虑天气和市场不确定因素下的成品酒和期酒的投资选择问题成为了风险厌恶的葡萄酒经销商最为关注的问题。本文基于天气和葡萄酒交易市场的现实数据和理论上的建模分析，对上述问题进行了探讨。

研究目标

本文主要的研究目的是分析在市场和天气因素不确定情形下，风险厌恶的葡萄酒经销商应该选择购买成品酒还是投资期酒的最优选择决策问题。

研究方法

文章通过实证分析和理论建模分析相结合的方式进行研究。

首先，文章选取了来自波尔多地区的44种葡萄酒作为研究样本，从世界上最大的葡萄酒数据平台Liv-ex里面获得了2006-2010年这五年间酿造的44中葡萄酒上市酒的价格以及2007-2011年这五年间酿造的44种葡萄酒期酒的交易价格。

同时，文章从TuTiempo.net平台获得了2006-2012年葡萄生长周期内的温度以及2008-2012年的Liv-ex平台的葡萄酒交易指数Liv-ex 100，Liv-ex 100指数可以很好地反映葡萄酒交易市场的市场走势。文章通过不同时期葡萄生长周期的温度差异和Liv-ex 100指数差异作为解释变量，分别以不同时期成品酒和期酒的交易价格差异作为被解释变量，进行实证研究。

其次，文章根据实证研究得到的结论作为研究假设，建立两阶段的非线性规划的优化模型，同时引入了酒商的风险厌恶程度，研究不同风险厌恶程度下酒商的最优决策。每个阶段酒商的决策变量是成品酒和期酒的购买数量，通过求解模型，可以分别得到每个阶段的最优决策。

最后，文章将数学建模分析得到的最优决策应用到酒商的实际决策过程中，通过对比酒商采用最优决策前后的利润差异，分析最优决策是否能够对酒商利润带来实际的提高。

研究结论

首先，作者通过实证研究发现以下结论：夏日温度上升能提高期酒的交易价格，但是对于成品酒的交易价格没有影响。同时，好的市场条件能够提高成品酒和期酒的交易价格。

其次，作者根据实证研究得到的结论作为理论建模分析的研究假设，建立两阶段非线性规划模型，对于模型进行求解，得到酒商在不同阶段的成品酒以及期酒的最优购买选择。同时作者发现风险厌恶的酒商更应该投资期酒以获得更高的期望收益。

最后，作者通过实际数据检验了理论建模分析得到的最优决策。作者发现，酒商通过使用前面的最优决策进行成品酒和期酒的购买选择，平均可以给酒商提高21%的收益。

小编评语

基于数据的研究已经成为运营管理领域最新的研究热点和方向，企业信息系统的快速发展带来了大量的数据，但是对于这些企业的实际数据如何使用，如何通过实际数据来为企业的运营管理提供决策支撑已经是学术界非常关注的问题。MSOM作为运营管理方面的顶级学术期刊，上面已经出现了越来越多的数据驱动的研究。本文就是其中一篇比较具有代表性的文章，本文和传统的运营管理文献的最大的区别在于研究假设的来源。本文中的研究假设来自于实际数据的实证分析中得到的结论，而传统的理论建模中的研究假设往往是来自于文献中，而这些假设往往和实践不是特别相符。本文通过实际数据的分析得到相应的实证结论，然后以这些实证结论作为研究假设的来源，再通过理论建模进行分析，为葡萄酒经销商的葡萄酒选择提供决策支撑。从实际数据到理论建模分析，然后从理论分析得到的结论应用到企业实际决策中，这种数据驱动的研究范式会成为未来运营管理研究的一个热点，也会有更多基于数据的运营管理的研究出现在MSOM上面。

参考文献

Mert Hakan Hekimolu, Burak Kazaz, Scott Webster. (2017, June 05). Wine Analytics: Fine Wine Pricing and Selection Under Weather and Market Uncertainty. Management Science,10.1287/msom.2016.0602.

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