基于库存的供应链牛鞭效应研究

发布时间：2018-03-01 05:34

本文关键词： 供应链管理订货量牛鞭效应库存量牛鞭效应价格敏感一阶自回归　出处：《西安交通大学》2017年博士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：传统文献对供应链牛鞭效应的研究主要关注于订货量牛鞭效应方面。由于订货量牛鞭效应会对供应链上游企业产生影响并增加供应链上游企业的成本,因此,传统文献对订货量牛鞭效应的研究主要是基于供应链上游企业的视角。本文在订货量牛鞭效应的研究基础上引入了库存量牛鞭效应的概念,基于供应链整体的视角分析了两种牛鞭效应的作用机理以及控制措施。不同于传统研究一阶自回归(AR(1))需求模型的假设,本文建立了需求依赖于价格、而价格是AR(1)过程的需求函数模型,从而分析不同的需求过程参数,如产品的市场需求规模、产品的价格敏感系数和价格自回归系数对供应链订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应的影响。本文首先说明了研究背景,参考了大量的研究文献,并介绍了牛鞭效应的研究起源、发展历程和研究现状。在对牛鞭效应的传统研究——订货量牛鞭效应进行文献综述的基础上,同时对库存量牛鞭效应相关领域的学术进展和研究成果进行了文献综述。然后,本文建立了由一个制造商和一个零售商组成的两级供应链基本模型,在补充订货至目标库存(order-up-to)的库存策略下,分别推导得到了最小均方差(MMSE)、移动平均(MA)和指数平滑(ES)预测下的订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应解析式,并在此基础上引入加权牛鞭效应作为评价标准,分析了零售商应选择何种预测技术以最大程度上地抑制加权牛鞭效应。研究表明:1)产品的市场规模不影响零售商预测技术的选择;2)如果供应链特别关注抑制库存量牛鞭效应,或者产品价格敏感系数较小,零售商应选择MMSE预测技术;3)如果供应链特别关注抑制订货量牛鞭效应,则当产品价格敏感系数和价格相关系数均较大时,零售商应选择ES预测技术;4)如果供应链特别关注抑制订货量牛鞭效应,当产品价格中度相关、订货提前期较小且零售商可以运用更多的历史需求信息进行预测时,零售商应选择MA预测技术。接下来,本文将上述两级供应链模型扩展为由一个制造商、一个批发商和一个零售商组成的三级供应链模型。假设批发商和零售商均运用order-up-to库存策略和MMSE预测技术,分别推导得到了信息共享/不共享下的订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应解析式,并分析了需求过程参数对信息共享价值的影响。研究表明:1)信息共享对订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应的抑制作用均不受产品市场规模的影响;2)对于价格高度自回归的产品,信息共享可以显著地同时抑制订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应,特别是当产品价格敏感系数较小、价格过程误差波动较小、零售商订货提前期较大、或者需求误差波动较大时,信息共享可以显著地同时抑制两种牛鞭效应。再次,本文考虑了两平行供应链系统共同占有市场,每条供应链系统由一个制造商和一个零售商组成并生产一种类型的产品,建立了需求依赖于两种产品价格的需求函数模型。假设两供应链中的零售商均运用order-up-to库存策略和MMSE预测技术,分析了两平行供应链系统的交互作用对订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应的影响。研究表明:1)与单供应链下产品需求仅依赖于其市场销售价格的基本需求模型相比,两平行供应链系统中价格交互敏感系数和协方差的引入可能增加或减弱订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应;2)对于由于产品可替代性引起的两竞争型供应链模型,若产品价格交互敏感性不强,则较大协方差的引入可以同时抑制订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应;3)对于两伙伴型或合作型的供应链模型,或两种产品有互补性,若产品价格交互敏感性较强,则较小协方差的引入可以同时抑制订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应。最后,本文给出了相应的研究结论和今后的研究方向。通过本文供应链订货量牛鞭效应和库存量牛鞭效应的研究,可以为供应链决策提供更加实际和全面的参考。
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【学位授予单位】：西安交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F274

【参考文献】