part-0008 经济引擎：13 步结算与需求/退货/成本公式

输入来源: 本地 pdf 预提取文本（source-08.txt，arXiv:2608.30730v1 [cs.LG]）
原文链接: https://arxiv.org/html/2608.30730v1

摘要

Table 7：系统性信息不对称的完整定价表——每个可观测（及展示它的工具/成本）对照它隐藏的量与发现路径：reference 价与 margin 标签（list_products 10 分钟 / market_search 30）vs 成本地板（0.17–0.90 × reference；讨价还价去逼近，成交给上界）；一句话退货说明 vs per-SKU 自然率（0.000–0.550；trace_return_sources 只对已买 SKU 打印基线，10 分钟 = 一次购买成本）；自己的价格与昨日销量 vs 弹性族（set_prices 做价格实验，单 SKU-日一个观测且被四个未打印乘子混淆）；难度档/日费/季节指数 vs 店型容量（只能开店试，一年只有几次机会，每次一条噪声轨迹）；供应商名/ 邮箱/类目（seed 洗牌序）vs 行为模板（跨轮次读让步序列）；无类型标签 vs 诚实/欺诈与五种骗局（谈判中骗子先动手、短货在 check_warehouse、次品在高退货率，都在钱离开之后）；自己与每家供应商的订单数（无工具报，只能自己记在 transcript）vs 供应商退出阈值（10–20 单——触及即退休一个校准好的锚）；10 个事件的新闻散文 vs 事件需求乘数与未量化的延迟因子（新闻 3 例直接给延迟数字）；只报名字的促销预告 vs 促销需求天花板与弹性 boost（join 后才知道）。

C.1 每日结算 13 步顺序（每次 08:00 穿越执行，agent 看不到 17 字段汇总，只见新闻/低余额警告/ 时钟）：① day 计数器与新闻；② 每家开店的经营费（先扣成本后认收入 → 每天低点测偿付）；③ idle occupancy（第 7 天起全店关 = ¥1,000/天）；④ 仓储（FIFO、age 乘数 1.0→9.0 @180 天）；⑤ 昨日销售（08:00 留存的货架/价格/声誉 + 需求参数 + 每商品每日期一个 seed 随机数）；⑥ 取消超 2 日未发订单；⑦ 到期退货（先于 escrow 结算 → 退货总能找到自己未结算的那笔）；⑧ 到期 escrow → wallet （发货 +9 天）；⑨ 采购到货（在销售步之后 → 今早到货服务不了刚结算的需求，采购多付 1–2 天交期）； ⑩ 事件/促销窗口推进（事件当天新闻、促销提前一周）；⑪ 声誉重算（clamp [0.15,1.0]、计数 ×0.85）； ⑫ 连续负余额天数（10 天破产）；⑬ 关账行（bank/wallet/escrow 入账）。终局收尾：取消所有未发订单、逐笔按 escrow 处理种子退货、清空 escrow 进 wallet——收尾甩卖跑不过自己的退货。

C.2 Demand Model：基数 βcτ 由类目平台月销售范围、λ=0.1 与店型校准系数 ψτ（Shoes & Bags 0.2 → Food & Beverage 9.0）构成，类目内所有 SKU 共享。价格因子四种闭式（式 4）：linear （η∈[2.185,3.949]，11 类目）、exponential（16）、constant-elasticity（17）、quadratic （16，η∈[2.795,5.779]）——只 quadratic 非单调。周末 ×1.3；促销折扣 δ 换 mit 与弹性 boost；容量：per-category 天花板 κc = χτκτ（χτ = min(1, max(0.35, 1.2/nτ))），单类目店 γ=1 直接退化成只受店级项；两容量项都是 κ/(κ+D)。小数单位取整用环境 seed 哈希 SKU+日期（调用顺序不可改）。缺货直接截断需求、无信号。

C.3 Reputation Law：ρ = clip(0.3 + 0.7/(1+e^−(S−500)/200) − min(0.5, 0.6R/N + 1.0C/N), 0.15, 1.0)；goodwill 只认发货不认销售（未发订单零积累 + 取消罚）；计数 ×0.85 衰减；一单位取消 = 1.67 单位退货的权重；开 0.5 的店首次结算被重算成 0.353。

C.4 Returns：θ 四通道组合（式 8）——自然率 × 次品混合（θdef = min(0.95, max(0.40, 2θnat))） × 定价曲线（分段线性过 (0.8,0.85)(1.0,1.00)(1.3,1.50)(1.8,2.20)）× 运费档 s（fast 0.75 / standard 1.00 / slow 1.30），全 cap 0.95。库存按 SKU 混合、α 是累计交付比 → 混合批次稀释证据。退货在发货日决定（每件按率抽签、到达日均匀 {3,…,7}），退款全额从原 escrow 批次扣、货回仓重置仓储年龄；freight 与佣金不退。

C.5 Cost Model 七通道：setup ¥500/店（重开再收）；经营费 ¥130/100/60 按档；idle ¥1,000/天（第 7 天后）；仓储 hj·a(age)/件/天（hj 0.05–1.50 按体积；age 步进 1.0/1.4/2.2/4.0/6.0/9.0 @ 0/21/45/90/135/180 天）；运费（体积 0.5–6.0 × 档速 2.0/1.0/0.5）；佣金 2% 毛额（销售时净扣、退款不退）；采购（谈判关闭时全额 + 极少触发的会员费）。清算（唯一进项旁支）= 10% 量加权采购价。

C.6 Unit Profit and Break-Even：单件贡献 Π(r) = ((1−γ−θ)rv − f − hT)/(1−θ) − cbuy；保本量 n* = 日经营费/Π。中位时尚 SKU（自然退货 49.2%、开价 0.70v、地板 0.39v、标准运、14 天持有）地板价成交每件 ¥87.29、每天卖 2 件回本；Snacks & Nuts 硬档要 13 件；地板成交 vs 接首价 = 单件利润 ×2.4–2.8。

C.7 Constants：开局 ¥100,000；≤4 店；365 天（2026-01-01 起）；工时 08:00–18:00；2 日发货线； 9 天 escrow；10 连续负早间破产；environment seed 20260122 全场共享。

要点归纳

结算顺序即机会结构：早间先扣钱 → 每天最穷的时刻先测；销售滞后一天 → 定价要前瞻一天生效
退货决策在发货日而非到达日 + 混合池稀释 = 供应商画像只能靠 trace 工具事后拼
Table 7 的「发现路径 + 成本」是论文把信息不对称做成可设计资源（而非噪声）的证据
数字校准自洽：wrj = 0.5+0.5·cfrj → 接首价得分恒 0.5，CSE+ 基线可预期

术语 / 概念

Michaelis-Menten saturation — 容量项 κ/(κ+D) 的形式（与酶动力学同构的饱和曲线）
volume goodwill / service penalty — 声誉的两个分量（累计发货 vs 近期退货/取消）
break-even volume（保本量） — 覆盖档位经营费所需日销量 n*
environment seed 20260122 — 所有模型所有 run 共享的随机种子

原句摘录

Costs are charged before any revenue is recognized, so every morning tests solvency at the day's low point.

A closing fire sale cannot outrun its own returns.

…each hidden parameter differs widely in how fast it can be learned.

疑问 / 待查

声誉公式的 goodwill 用 sigmoid(S−500)/200——500 件以后 goodwill 就近平顶，后期经营主要靠不犯错而非继续刷量；「S 累计不衰减」意味着老店犯错也难掉下高分，是否与现实平台一致待考
idle occupancy ¥1,000/天 > 全部 T3 经营费（¥60）——但 §4 有模型长时间不开店吗？未见单独统计，值得注意

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