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World File Search System定价
碳定价策略：
面向未来和风险管理：通过碳定价应对气候变化对于企业长期韧性至关重要。积极主动地管理碳足迹的企业能够更好地适应不断变化的监管框架、市场需求以及与气候变化影响相关的实体风险。通过将碳定价纳入战略规划，企业可以降低与碳密集型资产、供应链中断和声誉损害相关的风险。此外，现在投资减排措施可以帮助企业向低碳经济转型，确保其在未来市场中的竞争力和生存能力。最终效益：实施碳定价可以节省成本并提高运营效率。正如Harpankar（2019，221）所指出的，“碳管理正在成为一种不仅应对法规或社会压力，而且主动将碳相关问题纳入商业战略的方式。” 通过激励减少碳排放，企业将被迫采用更清洁的技术，提高能源效率并优化资源利用。这通常会降低能源支出，提高生产力，并降低与法规合规性和碳密集型实践相关的运营风险。此外，碳定价可以刺激创新，促进低碳产品和服务的发展，以满足消费者不断变化的可持续性偏好。道德责任：企业有责任减轻其对环境的影响，并为应对气候变化做出贡献。碳定价反映了碳排放的真实成本，符合可持续性和环境管理的伦理考量。通过将碳排放的社会和环境成本内部化，企业履行了对子孙后代和地球的道德义务。
微电网中需求侧管理的定价机制与非定价机制
摘要 - 在本文中，我们比较了芬兰赫尔辛基社区中实施需求方管理（DSM）机制的定价和非定价机制。我们使用配置文件转向方法比较了基于峰值负载方法的负载转向，并根据市场价格信号（根据峰值负载，损失和设备配置文件）进行负载转向。我们发现两种方法之间存在显着差异。峰值减少控制策略有助于降低峰值功率和提高功率流稳定性，而主要基于价格的策略则导致更高的峰值和增加的电网损失。我们的结果强调了可能有必要从基于市场价格的DSM转移到基于峰值负载降低和其他系统要求的DSM激励和控制策略。索引条款 - 可再生能源，需求侧的管理，微电网，价格机制，峰值负载降低
人工智能与定价：算法的影响......
人工智能算法 (AIA) 的行为取决于它们如何了解环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AIA 产生的价格。异步学习发生在 AIA 仅了解其所采取行动的回报时。同步学习发生在 AIA 进行反事实以了解如果采取其他行动将获得的回报时。两者导致截然不同的市场价格。当 AIA 不给予未来利润正权重时，同步更新会导致竞争性定价，而异步可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AIA 为未来利润赋予权重时，此结果如何变化。
合同替代定价指南（第 1 版）
合格分包合同是指主承包商与另一承包商之间或分包商与另一分包商之间的合同，前提是该合同符合《法案》第 28 节规定的定义，并已根据《法案》第 29 节规定的程序进行评估和通知，为合格分包合同。国务卿通常由负责政府部门的内阁部长担任。在实践中，代表国防大臣处理与单一来源合同有关事务的权力通常被委托给国防部内的初级部长和官员。《法案》还规定，国务卿可以授权任何人行使《法案》规定的职能。单一来源合同条例（SSCR 或条例）
边际定价与能源危机：我们该何去何从？
摘要 近期欧洲能源危机爆发后，电力市场边际定价的基本原则受到了强烈挑战。主要批评之一是当前市场无法推动投资，因为现货价格仅提供有关供应、需求和成本的短期信息。本文在近期能源危机的背景下重新审视了 Boiteux 1960 年的开创性工作，讨论了适应容量的基本假设，该假设支撑了边际定价理论中长期和短期边际成本相等的基础。我们认为，容量不再适应欧洲当前的经济状况。然后，我们利用数学规划技术来推广 Boiteux 1960 年的结果，并提出了一种市场清算机制，该机制保持了当前短期边际定价的效率，以诱导最佳工厂运营，同时在容量不一定适应时提供长期投资信号。通过对已捕获边际的分析，我们的提议与当前市场清算只有细微的差别，它确定了应保留在当前组合中的工厂和不再经济的工厂。我们还讨论了我们提案的可能扩展，以适应容量市场和价格上限。最后，我们用法国电力结构实施我们的模型，并使用现实案例研究展示它们相对于当前市场清算机制的优势。关键词边际定价、电力市场、对偶性、数学规划。JEL 分类 C61、D4 和 Q41。
参考定价计划如何运作
如果我的医生不接受我的健康计划的报销率作为全额付款，会发生什么情况？一旦您收到医生或医院的余额账单通知，请立即联系您的健康计划。您的健康计划将与 Zelis 会员宣传团队沟通，他们将向您发送文件以供填写和返回。如果您有疑问，请联系您指定的专职会员宣传员，他们将很乐意为您提供帮助。所有文件上都列出了电话号码和电子邮件地址。
人工智能设计对定价的影响
人工智能 (AI) 算法的行为取决于它们如何学习环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AI 生成的价格。异步学习发生在 AI 仅学习其采取的行动所带来的回报时。同步学习发生在 AI 进行反事实推理以了解如果采取其他行动将获得的回报时。两者导致截然不同的市场价格。当 AI 不给予未来利润正权重时，（完美的）同步更新会导致竞争性定价，而异步可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AI 为未来利润赋予权重时，这一结果如何变化。
基于算法定价的道德挑战
基于算法的定价正变得越来越流行（Bertini 和 Koenigsberg，2021 年）。原则上，它涉及根据供求力量制定价格的做法。因此，其利润最大化意图应转化为公司利润，而不一定危及消费者福利。然而，在实践中，它可能产生一些对消费者可能有害的下游后果，从而带来深刻的道德困境（联邦贸易委员会，2014 年；Martin，2019 年；Tanner，2014 年）。该项目将重点确定与基于算法的定价相关的一些最突出的道德问题，以及营销人员如何解决这些问题以实现公司的长期成功和消费者福利。现有的基于算法的定价研究主要涉及三个与消费者福利相关的问题：（a）掠夺性差别定价、（b）危机期间的价格欺诈和（c）价格透明度。我们将在接下来的几节中简要概述每一个问题。
