2020年9月23日下午，北京交通大学经济管理学院曹志刚教授应邀来访，并通过线上腾讯会议平台开展了主题为“Snipings in Sofe-close Online Auctions”的学术讲座。会议由商学院孟凡永教授主持，商学院安庆贤副教授等相关教师、博士和研究生参加了本次讲座。

讲座开始前，孟凡永教授对曹志刚教授的学术成就、研究领域以及社会影响进行介绍，并对曹志刚教授的到来表示热烈的欢迎和由衷的感谢。讲座伊始，曹志刚教授对拍卖的背景、基础概念进行了介绍，指出拍卖具有耗时长、价值发现成本高等特点；随后，曹教授对狙击做出解释，即在拍卖中尽可能晚地放置可能高于当前最高出价（可能是隐藏的）的出价，通常在最后拍卖截止前再出价，一般可以通过投标人计算机上的软件或通过在线狙击服务手动完成狙击。紧接着，曹志刚教授对拍卖中存在的竞购战问题及解决方式做出介绍，并重点指出关于狙击的主要观点，即没有选择狙击的投标者感到不公平、出售者感到受到伤害，目前对狙击的解决方式是软关闭策略；进一步，曹教授对软关闭策略和狙击的经典文献进行回顾，指出总体上认为软关闭策略对消除狙击策略是有效的，但有少量研究表明，软关闭策略没有很好的解决狙击问题。最后，曹志刚教授结合其研究来说明软关闭策略对狙击问题的有效性，其模型基础假设是single object、common value、English auction、reserve price、smallest increment，构建主要变量为soft-close、human's responses、naïve bidders、expert bidders 的理论模型，以解释为什么软关闭策略不能很好的解决狙击问题，曹教授指出主要原因是以前研究中假设naïve bidder采用代理出价（如所有竞标者都是通过机器完成狙击），曹教授研究中假设则是竞标者没有使用代理出价（所有竞标者都是通过人来出价），机器与人的区别在于：机器人总是保持注意、回应是及时的、不会没有耐心、不会疲倦，人的注意是有限的、回应需要花费时间、容易没有耐心、容易疲倦，结合拍卖的有关特点，分析得出软关闭策略下狙击对人有效而对机器无效，最后曹教授结合阿里司法拍卖来进行实证研究，实证结果支持上述结论。讲座接近尾声，曹志刚教授就在场老师及学生提出的问题进行详细解答，至此本次讲圆满结束，本次讲座为我院师生提供了一次重要的学习交流机会，师生们受益匪浅。

曹志刚教授，北京交通大学经济管理学院教授，“卓越百人计划”教授。任中国信息经济学会常务理事，中国运筹学会博弈论分会副秘书长、排序论分会副秘书长，中国优选法统筹法与经济数学研究会智能决策与博弈分会副理事长、青年工作委员会副秘书长、网络科学分会副秘书长等。主要研究兴趣为博弈论及其应用，包括网络博弈和算法博弈论等。在Operations Research、Games and Economic Behavior、Journal of Mathematical Economics等相关领域主流刊物上发表论文20余篇。曾获中国信息经济学理论贡献奖、系统科学与系统工程青年科技奖、中国决策科学青年科技奖和关肇直青年研究奖等奖项。