基于贝叶斯预测更新的报童模型

发布时间：2018-05-02 08:43

  本文选题：预测更新过程 + 市场需求　； 参考：《统计与决策》2017年24期

【摘要】：企业可以持续不断地收集市场需求信息,利用贝叶斯方法获得更精确的市场需求预测。通常订货时间越晚,收集的市场需求信息数据越多且越精确,然而此时采购成本会较高。企业需要决策在当前时点是否订货以及最优的订货量。文章运用搜集的数据建立市场需求的预测过程,分析数据对预测市场需求的影响。当市场需求预测的调整量为正态分布且存在订货成本时,建立了基于贝叶斯预测更新的报童模型,并给出了企业最优库存策略和求解算法。通过敏感性分析说明了采购成本和市场需求信息对库存策略的影响。
[Abstract]:The enterprise can continuously collect market demand information and use Bayesian method to obtain more accurate market demand forecast. The more late the order time is, the more and more accurate the information data of the market demand is collected, but the cost of the purchase will be higher at this time. Using the collected data to establish the prediction process of market demand, analyze the impact of data on the market demand. When the adjustment of the market demand is normal distribution and there is an order cost, a newsboy model based on Bayesian prediction updating is established, and the optimal inventory strategy and solution algorithm are given. Understand the impact of purchase cost and market demand information on inventory strategy.

【作者单位】： 武汉大学经济与管理学院;西安交通大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271168;71472140) 教育部人文社会科学基金资助项目(10YJC630028)
【分类号】：F224;F274

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本文编号：1833199