基于需求预测的旅游供应链牛鞭效应问题研究

发布时间：2018-04-24 22:05

  本文选题：旅游供应链 + 牛鞭效应　； 参考：《物流技术》2013年03期

【摘要】：基于不同需求预测技术,研究了游客、旅行社、功能性服务提供商组成的三阶段旅游供应链中的牛鞭效应问题。对比分析了在一定的预测提前期下,旅行社分别运用移动平均、指数平滑和权重预测三种不同预测技术来预测游客需求时的牛鞭效应现象,数据实验结果表明:(1)缩短预测提前期有助于减少牛鞭效应;(2)增大移动平均中的历史数据个数或减小指数平滑中的平滑系数都能减弱牛鞭效应。通过三种预测技术的对比,证实在降低牛鞭效应上移动平均预测技术要优于指数平滑以及权重预测技术。
[Abstract]:Based on different demand forecasting techniques, the bullwhip effect in a three-stage tourism supply chain composed of tourists, travel agencies and functional service providers is studied. This paper compares and analyzes the bullwhip effect of travel agencies using three different forecasting techniques, moving average, exponential smoothing and weight forecasting, under a certain forecast lead time. The experimental results show that: 1) shortening prediction lead time can reduce bullwhip effect.) increasing the number of historical data in moving average or decreasing smoothing coefficient in exponential smoothing can weaken bullwhip effect. Through the comparison of three prediction techniques, it is proved that the moving average prediction technique is better than exponential smoothing and weight prediction techniques in reducing bullwhip effect.
【作者单位】： 华南理工大学经济与贸易学院;
【基金】：国家自然科学基金(71101055) 国家社会科学基金(12BGL052) 广东省自然科学基金(S2011040002521) 华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金(2011ZM0079) 广东省教育厅资助项目(wym11011)
【分类号】：F224;F274;F590

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1798448