在过去的几十年中，慢性疾病的医疗费用支出所占比重越来越大，已经占到医疗卫生总支出的75％。因此，了解慢性疾病，对于探究医疗费用的快速增长问题尤为重要。患有慢性疾病的患者可以选择三种服务：二级预防措施（secondary preventive care），包括诊断性检查；初级预防措施（primary preventive care），包括有助于预防疾病恶化的药物治疗；和治疗措施（curative care），包括手术和昂贵的药物治疗。尽管大多数病例都可以通过预防措施进行治疗，但大多数消费者会选择更昂贵的治疗措施，导致总体成本大幅增加。为了探究这些低效率问题，我们建立了消费者年度医疗保险计划决策和定期消费决策模型，并用面板数据进行验证。我们的研究结果表明，存在相当多的消费者群体，因为对不了解自身健康状况，购买了更全面的保险计划，而且一旦购买了这种计划，消费者会倾向选择治疗性措施治疗疾病，尽管这些疾病也可以用预防措施进行控制和治愈。我们研究如何通过二级预防性措施，来改变保险计划的费用的分摊特征，并向消费者提供更准确的信息，以解决低效率问题。
本文主要研究当消费中存在转换成本时，价格歧视行为（Behavioral price discrimination, BPD）对分销渠道制造商和零售商的战略影响。以往的文献仅仅依赖顾客间价格弹性的差异来研究价格歧视行为。与之不同的是，本文的定价模型允许企业策略同时考虑时间上的价格弹性差异（由转换成本造成的）。我们用可乐品类的数据来估计一个动态定价模型，通过一系列反事实实验，我们发现——零售商应该将数据分析和定制优惠券的工作外包给制造商；另外，除了主动提供优惠，零售商应该通过寻找其他办法来提高利润。我们进一步发现，作为信息经纪人，将其客户数据库出售给制造商的行为可以成为零售商利润的重要来源，相比之下，制造商的利润不会太可观。这说明客户信息是零售商渠道的重要来源。最后，研究结果表明，只需使用客户最近时期的购买信息就可以显著地影响企业的利润。基于短时间段信息的价格歧视策略易于实施，也可以降低制造商和零售商的成本。
公司往往需要在市场上主动寻求商机，而在这个过程中，公司可能会遇到的代理商。本文研究了企业的市场营销竞争策略，以及市场中的买方行为。我们考虑一个买方（公司或）设法通过代理人购买商品，但这个代理商可能会受贿。或好或坏的供应商可能相互竞争，以期被代理人选中。对买方而言，只有代理人能观察到供应商是否合格。因代理人的受贿动机而起。直觉上，对代理人实施足够严格的监督，能极大程度减少。然而，有趣的是，随着监督程度由松到严的过程中，可能性并不是线性递减，而是在当监督处于中等水平时，代理商最容易因受贿选择不合格的供应商，从而公司的利益。这种非单调的代理行为使买方难以减少可能性。这意味着买方要么选择不，要么采取严厉措施，才能很好地治理。
已有关于折中效应的研究仅关注于个人层面，而本文探究了多人选择层面的折中效应。我们第一次提出了“二元折中效应”的概念，研究了二元折中效应（dyadic compromise effect, DCE，如夫妻之间）的存在性问题，二元折中效应和个体折中效应之间的关联，以及减轻DCE的策略。我们构建了考虑DCE的二元选择统计模型。我们实施了两项实验，为理论模型提供支持。在实验一中，我们用学生样本被试验证DCE模型。在实验二中，我们验证了DCE在已婚夫妇做退休投资选择时的确存在。这两项实验既提供了无模型（model-free）的数据，也提供了基于模型（model-based）的支持。相比于不包含DCE的模型，包含DCE的模型有更好的拟合度。
对竞争市场中的企业而言，传略是要提高门槛或障碍，防止竞争对手偷走顾客。然而，我们发现，有的公司竟然允许让竞争对手在自己的地盘上（比如公司页面的广告区）向客户打广告。例如，当消费者在搜电视时，竟然能在沃尔玛网页上看到Sears打电视机的广告。作为交换客户流量的条件，Sears需要向沃尔玛支付佣金。本文研究了，是否可以允许，以及具体在什么条件下允许竞争对手在本公司的地盘上打广告才是有益的决策。我们分析了一个双寡头垄断市场，其中客户在搜索成本，信息和偏好上是异质的。我们发现，如果佣金足够高，那么帮相似款竞品（非差异化产品）打广告可以减轻价格竞争，提高两家公司的利润。否则，帮竞品打广告可能会降低两家公司的利润。因此，打广告和设置广告佣金水平之间没有利益冲突。如果两家企业在产品的边际成本上有足够的差异，那么成本较高的商家将是寄主。
创建和共享用户生成内容（如产品评论）已经变得越来越“社会化”，特别是在会员之间有联系的在线社区，这种社会化的作用变得很明显。虽然一些在线社区利用货币励来激励消费者写评论，但有关这种励的有效性的仍然有限。我们用在线评论社区的田野数据，来研究社会关联度（用朋友数量来测量）对于公开提供货币励的调节作用。引入货币励后，这个社区的评论贡献总量下降了，这是一个意料之外的发现。对会员做进一步研究后，我们发现了社会关联度的调节作用。具体来说，在会员关联度较弱的社区，评论贡献总量增加了1,400％；而在会员关联度较强的社区，评论贡献总量下降了90％。为了这种效果，我们排除了多种其他解释，并进行稳定性检验。
本文研究了促销的溢出效应。与以前的研究情境不同的是，本文研究的是当不同公司的产品被销售时，其中一种产品的促销会带来怎样的的溢出效应。我们使用与艾滋病毒/艾滋病类别相关的数据，即联合治疗（combination therapy）的典型例子。我们估计一个跨治疗方案的分层贝叶斯logit模型，结果表明一种药物的细节设计（detailing）通常可以提升与这种药物销售的其他药物的需求。这种溢出效应可能导致“搭便车”行为。我们基于动态寡头细节设计的博弈，通过反事实政策模拟（countectual policy simulations），来研究细节设计的溢出效应的管理和政策含义。对于销售经理而言，我们说明了企业如何内部化溢出效应，减少免费被搭便车的动机。对于政策制定者来说，我们的研究结果与对品牌药物（branded drugs）细节设计的有关。这些旨在通过鼓励使用非专利药（generic drugs）来增加社会福利。然而，在联合疗法中，非专利药可能实际上受益于互补品牌产品的细节设计。如果细节被，这可能会对非专利药的处方产生不利影响，这又会与决策者鼓励使用非专利药的目标背道而驰。
长时期营销资源的管理工作通常需要动态模型的估计，这意味着需要识别一些参数或非参数概率分布。当数据生成过程与假定分布不同时，模型就是被错误识别的。为了减少这种错误识别的风险，现存的理论使用夹心方差估计量（sandwich estimator）。然而，这种方法只能纠正估计参数的方差，不能纠正它们的值。因此，夹心方差估计量不影响营销预算和分配决策等管理。为了克服这个缺点，我们提出了minimax框架，无需设定分布，来估计动态模型。应用minimax控制理论，我们得出一个最优稳定性过滤器（optimal robust filter），将其应用于独特的广告数据集（数据集来自血液服务部），并提出了几个新发现。我们发现了补偿效应：当稳定性提升时，广告效果得到了增加，而遗留效应（carrryover effect）随之减小。我们还发现，在样本外预测上，robust filter一致优于Kalman filter。此外，我们发现存在利润波动的权衡，类似于金融中的回报与风险之间的权衡。杨得志炮轰南阳
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