随着互联网技术和电子商务的快速发展,消费者获得有关产品信息的便利性和全面性得到了提高。通过对在线零售商的打折策略等的长期观察,消费者的购买行为变得越来越具有策略性。消费者开始权衡等待产品降价再进行购买的价值,从而使得他们的购买行为可能被推迟。然而,消费者的这种策略型等待行为给在线零售商造成了巨大的压力。因此,如何应对策略型消费者的等待行为成为在线零售商值得研究的问题。基于此,本文构建了考虑策略型消费者的在线零售商库存信息披露决策模型。首先,考虑确定性的市场规模,通过分析消费者的购买行为构建需求函数。其次,通过构建两期销售模型研究在线零售商的库存信息披露及库存与定价联合决策问题。进一步,考虑不确定的市场规模,采用区间不确定集描述需求的不确定性,利用“最大最小”准则构建鲁棒优化模型。最后,以实际企业为背景分析相关参数对在线零售商决策及利润的影响。本文的研究内容有以下几个方面:（1）在不同运营策略下,从消费者角度分析在线零售商所面临的需求情况。首先,在两期销售环境下,在线零售商考虑两种运营策略,即库存信息共享策略和库存信息隐藏策略。在两种运营策略下,策略型消费者会比较两个销售阶段的预期盈余,进一步决定何时购买,从而产生需求。（2）确定性市场规模下的在线零售商库存信息披露决策模型。在上述研究的基础上考虑确定性的市场规模,同时考虑在线零售商的库存信息披露及联合定价订货决策问题。基于此,构建确定性市场规模下的库存信息披露决策模型。通过对模型进行求解,给出当面临确定性市场规模时在线零售商在不同库存信息披露策略下的最优的联合定价订货决策。（3）不确定市场规模下的在线零售商库存信息披露鲁棒优化模型。在上述研究的基础上,考虑不确定的市场规模。考虑市场规模隶属于区间不确定集,基于“最大最小”准则建立区间不确定集下的鲁棒优化模型。通过对模型进行求解,给出不确定市场规模下考虑策略型消费者的在线零售商最优的联合定价订货决策。（4）实际应用研究。以H企业为实际案例,借助H企业的相关运营数据,运用MATLAB软件对模型进行求解。给出了在线零售商最优的定价与订货决策,进而对在线零售商的库存信息披露策略进行分析。本文研究了考虑策略型消费者的在线零售商库存信息披露决策问题。通过分析消费者的购买行为,讨论了在具有策略型消费者的市场中,在线零售商应如何选择库存信息披露策略,以及如何制定最优定价和库存决策,分析了相关参数对在线零售商决策及利润的影响。研究表明,基于本文所建立的模型能够使在线零售商有效应对策略型消费者的等待行为,并从库存披露及订货定价方面为在线零售商提供决策支持。