基于SARMA需求模式的牛鞭效应分析

发布时间：2017-12-25 16:36

  本文关键词：基于SARMA需求模式的牛鞭效应分析　出处：《数学的实践与认识》2015年21期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 牛鞭效应 季节性供应链 最小均方差 SARMA需求模型

【摘要】：在自回归移动平均(ARMA)模型的基础上,建立需求过程为季节性自回归移动平均(SARMA)的时间序列,零售商采用最小均方差(MMSE)预测技术预测市场需求,库存采用补充订货至目标库存(order-up-to)策略的简单两级季节性供应链牛鞭效应量化模型,并对模型牛鞭效应的大小及其影响因素进行理论分析和实例验证,不仅刻画出各种情形下牛鞭效应存在的辨别条件和属性,而且实证结果表明煤炭供应链采用SARMA模型度量牛鞭效应优于ARMA模型.
【作者单位】： 西安科技大学管理学院;西安科技大学能源与经济管理研究中心;延安大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金(71273207,71473194,71103143) 陕西省自然科学基金(2014JM9362) 西安科技大学哲学社会科学繁荣发展计划(2013SZ02)
【分类号】：F274;F224
【正文快照】： 1引言牛鞭效应作为供应链管理的一个重要分支受到学者和实践者越来越多的关注,牛鞭效应指[1一21订货信息向上游传播过程中出现的一种扭曲现象,牛鞭效应导致供应链成员由于无法精准预测顾客需求而增加库存量和库存费用,并且难以制定合理的生产计划造成生产过量,也使整个供应链

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1 李，

本文编号：1333608