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B2C交易模式下的退货物流研究

发布时间:2017-09-24 07:46

  本文关键词:B2C交易模式下的退货物流研究


  更多相关文章: B2C 闭环供应链 退货物流 利润最大化


【摘要】:在信息爆炸时代,电子商务高速发展的大背景下,B2C作为一种典型的交易模式越来越受到广大消费者的接受。但是与此同时,退货问题日益暴露,成为阻碍B2C电子商务继续迅猛发展的瓶颈。因此,如何更好地处理B2C交易模式下的退货问题迫在眉睫。本文是整合传统的正向供应链与退货回收的逆向供应链,基于闭环供应链对B2C交易模式下的退货问题展开探讨。在对B2C交易模式下退货物流成因和存在问题分析的基础上,通过构建由消费者和电子商务企业博弈的纯策略均衡模型,得到纳什均衡(购买,实施),论证了电子商务企业建立健全退货物流的必要性。然后,结合B2C电子商务的特点以及电子商务企业类型的划分,构建了B2C交易模式下基于闭环供应链的两种退货物流模型,以Me CMC和Me Ce M模型为例,从经济学视角将市场需求细分为新产品和再制品,在集中式决策和分散式决策条件下对模型进行求解,计算出不同决策条件下新产品和再制品的最优零售价、闭环供应链或者制造商和电子商务企业的最优利润。在整个模型的求解和分析过程中,探究不同决策条件下退货回收价、退货量、退货回购价等对最优零售价或者最优批发价的影响,并将集中式决策条件下最优零售价和闭环供应链总利润与分散式决策条件下相应的最优零售价和制造商与电子商务企业的最优利润之和进行比较;将分散式决策下两种不同回收模式的零售价和批发价和利润进行比较,得出相关结论。
【关键词】:B2C 闭环供应链 退货物流 利润最大化
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F724.6;F259.2
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-7
  • 1 绪论7-14
  • 1.1 研究背景及意义7-9
  • 1.1.1 研究背景7
  • 1.1.2 研究意义7-9
  • 1.2 国内外研究现状9-11
  • 1.2.1 B2C交易模式下的退货物流研究简述9-10
  • 1.2.2 闭环供应链研究简述10-11
  • 1.3 研究内容11-12
  • 1.4 研究方法12
  • 1.5 技术路线12-14
  • 2 相关理论综述14-19
  • 2.1 B2C电子商务模式下的退货物流概况14-16
  • 2.1.1 概念界定14
  • 2.1.2 B2C交易模式下退货物流的发展阶段14-15
  • 2.1.3 B2C交易模式下退货物流的特点15-16
  • 2.2 理论基础16-18
  • 2.2.1 闭环供应链的两种回收模型16-17
  • 2.2.2 博弈理论17
  • 2.2.3 利润最大化原理17-18
  • 2.3 本章小结18-19
  • 3 B2C交易模式下建立健全退货物流的必要性论证19-24
  • 3.1 B2C交易模式下退货物流的成因及存在问题19-21
  • 3.1.1 B2C交易模式下退货物流的成因分析19-20
  • 3.1.2 B2C交易模式下退货物流存在的主要问题20-21
  • 3.2 基于现实的定性分析21-22
  • 3.3 基于博弈论模型的定量分析22-23
  • 3.3.1 模型的基本假设及变量定义22
  • 3.3.2 模型的构建22-23
  • 3.3.3 模型分析及结论23
  • 3.4 本章小结23-24
  • 4 制造商处理退货品退货物流模型研究24-32
  • 4.1 B2C交易模型下制造商处理退货品模型的构建24
  • 4.2 模型的基本假设和符号说明24-26
  • 4.3 退货物流模型的构建与求解26-29
  • 4.3.1 集中式决策退货物流模型求解26-27
  • 4.3.2 分散式决策退货物流模型求解27-29
  • 4.4 模型参数分析29-31
  • 4.5 本章小结31-32
  • 5 电子商务企业回收、制造商处理退货品退货物流模型研究32-44
  • 5.1 B2C交易模型下制造商处理退货品模型的构建32
  • 5.2 模型的基本假设和符号说明32-33
  • 5.3 退货物流模型求解33-36
  • 5.3.1 集中式决策退货物流模型求解33-35
  • 5.3.2 分散式决策退货物流模型求解35-36
  • 5.4 模型参数分析36-39
  • 5.5 分散式决策下对比两种不同回收模式39-42
  • 5.6 本章小结42-44
  • 6 结论与展望44-46
  • 6.1 结论44
  • 6.2 展望44-46
  • 致谢46-47
  • 参考文献47-50
  • 附录50
  • A.作者在攻读学位期间发表的论文50

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本文编号:910219

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