供应链零售商预测技术研究——基于牛鞭效应的视角

发布时间：2018-03-18 15:21

  本文选题：供应链管理　切入点：预测技术研究　出处：《运筹与管理》2013年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：一阶自回归(AR(1))序列模拟需求过程是传统文献采用的经典模型,然而上述文献关于需求过程参数(如需求自回归系数)对牛鞭效应的影响分析缺乏实践意义,为了更符合企业的实际决策过程,本文建立了需求依赖于价格、而以AR(1)序列模拟价格过程的需求函数模型,分析了最小均方差、移动平均和指数平滑预测下的牛鞭效应,确定了零售商的预测技术选择条件。研究表明:(1)产品市场规模不影响零售商预测技术的选择;(2)当产品价格敏感系数较小或价格自回归系数较小时,零售商应选择最小均方差预测技术;(3)当产品价格敏感系数和价格自回归系数均较大时,零售商应选择移动平均预测技术。
[Abstract]:The first order autoregressive (AR1) sequence is a classical model used in traditional literature. However, the analysis of the influence of demand process parameters (such as demand autoregressive coefficient) on bullwhip effect is lack of practical significance. In order to be more in line with the actual decision-making process of the enterprise, this paper establishes a demand function model which simulates the price process with the ARF-1) sequence, and analyzes the bullwhip effect under the minimum mean variance, moving average and exponential smoothing prediction. The study shows that the size of the product market does not affect the choice of the retailer's prediction technology. (2) when the price sensitivity coefficient is small or the price autoregressive coefficient is small, When the price sensitivity coefficient and the price autoregressive coefficient are large, the retailer should choose the moving average prediction technology.
【作者单位】： 西安交通大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70602017) 国家社会科学基金资助项目(06CJY019) 陕西省自然科学基础研究计划项目(2010JM9003) 中央高校基本科研业务费专项基金资金项目
【分类号】：F224;F274

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本文编号：1630156