煤炭企业绿色供应链系统仿真模型构建研究

发布时间：2018-05-06 01:00

  本文选题：绿色供应链系统 + 结构方程　； 参考：《计算机仿真》2013年06期

【摘要】：研究绿色企业管理问题,传统煤炭企业供应链研究中主要是应用多元线性回归方法建立仿真模型,模型中加入两层中间潜在变量后不能收敛或者预测精度大幅下降,针对煤炭行业供应链仿真模型潜在变量不足导致预测误差大等问题,提出一种应用结构方程建立煤炭企业绿色供应链管理系统的仿真模型,将环保意识和企业供应链管理系统相结合,增加了环境保护和资源优化等两层潜在中间变量,采用不同方程同时分析多个变量间的交叉相关性,使更接近数据关系的模型路径分析结果,并解决了当前仿真模型不能输出多个变量、预测变量间多重共线性干扰预测结果等问题。以案例煤炭企业2005年至2012年的月度生产和财务等数据作为数据来源进行仿真模型检验,仿真结果表明,根据结构方程建立的仿真模型能够得到更高精确度的多个输出变量的预测结果,适用于绿色供应链系统等多个输出变量的仿真模型,具有约束条件低和预测精度高等优势,在现实企业管理中具有较高的实用价值。
[Abstract]:To study the green enterprise management problem, the traditional coal enterprise supply chain research mainly uses the multivariate linear regression method to establish the simulation model, the model can not converge after adding two layers of intermediate potential variables, or the prediction precision drops sharply. Aiming at the problems of large prediction error caused by the shortage of potential variables in supply chain simulation model of coal industry, a simulation model of green supply chain management system for coal enterprises is proposed by applying structural equation. By combining environmental awareness with enterprise supply chain management system, two layers of potential intermediate variables, such as environmental protection and resource optimization, are added to analyze the cross-correlation of multiple variables simultaneously with different equations. The model path analysis results are closer to the data relation and the problems such as the current simulation model can not output multiple variables and the prediction results of multiple collinear interference between variables are solved. The monthly production and financial data of coal enterprises from 2005 to 2012 are used as the data source to verify the simulation model. The simulation results show that, The simulation model based on structural equation can get more accurate prediction results of multiple output variables. It is suitable for the simulation model of green supply chain system and other output variables. It has the advantages of low constraints and high prediction accuracy. It has high practical value in real enterprise management.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学葫芦岛校区工商管理学院;
【基金】：省社科联项目:(013LSLKTFX-13) 省社科基金重点项目:(L12ASH003)
【分类号】：F426.21;F259.2;F205;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1850051