基于看涨期权与看跌期权的供应商风险分析研究

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1、国内图书分类号:F274密级:公开国际图书分类号:005.9西南交通大学研究生学位论文基于看涨期权与看跌期权的供应商风险分析研究年级2015级姓名杨康申请学位级别工学硕士专业物流工程指导老师王群智副教授二零一八年五月ClassifiedIndex:F274U.D.C:005.9SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisRISKANALYSISOFSUPPLYCONTRACTWITHCALLANDPUTOPTIONSFORSUPPLIERSGrade:2015Ca

2、ndidate:YangKangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:LogisticsEngineeringSupervisor:Assoc.Prof.QunzhiWangMay,2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要在创新型产品的供应链当中,由于需求不确定性通常会导致供应商和零售商出现关于需求的矛盾,期权契约作为一种解决措施被引入到此类供应链中,以提升供应链的整体绩效。本文的主要研究目标便是在这类供应链中引入看涨和看跌期权后

3、,是否会对供应商造成风险,如果该风险存在,那么该如何去衡量这种风险。为了对该目标进行研究,在对两种期权模型进行简单的介绍之后,本文首先建立了供应商的风险模型,具体是将传统非柔性供应链中的报童模型作为基础比较对象,然后将供应商在期权模型下的第二阶段利润与其在报童模型下的利润进行相减,如所得结果为负,则可以说明供应商引入期权契约存在风险;其次,若确实存在风险,即上述差值为负,还将计算出该风险即差值为负时的概率大小。由于风险分析计算所得的结果有多种情况,而且对于两种期权模型均有差值为负即风险存在的情况,因此为了对该

4、结果进行证明,以及得出有风险的情况是否存在,本文在假设前提的基础之上对各个因素赋值,进行算例分析。通过算例分析,主要得出零售商和供应商最优决策的变化趋势,以及更重要的是得出了供应商遭遇风险的情况确实存在,并且同时给出了此时的风险概率的变化趋势。同时在算例分析中,本文还对两类期权的风险的进行了比较分析,最终得出看涨期权和看跌期权对于供应商来说显现的不同特性。关键词:看涨期权;看跌期权;供应链契约;风险分析西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractInsupplychainwithinnovative

5、products,therealwaysexiststheconflictaboutthesupplyanddemandbetweenthesupplierandthebuyerduetothehighdemanduncertainties.Therefore,theoption-basedsupplycontractshavebeenproposedintothesupplychaintoimprovetheexpectedperformanceofthesupplychain.Thispaperwills

6、tudywhetherthesupplierwillencounterriskornotafterintroducingthecalloptionandputoptioncontractintosuchsupplychain.Ifsuchriskexists,thehowshouldsuchriskbeassessedspecifically.Tostudysuchproblem,afterabriefintroductionofthesetwooptionmodels,thispaperwillmakeaq

7、uantitativestudyofthesupplier’srisk.Therefore,ariskmodelofthesupplierisbuilt.Specifically,usingnewsvendormodelasabenchmark,thispapercomparestheprofitdifferencebetweentheoptionmodelsandthenewsvendormodelinthesecondperiod.Ifsuchdifferenceisnegative,therewillb

8、erisksforthesupplier.Furthermore,ifriskexists,theprobabilityofsuchriskwillbecalculated.Duetothemultiplecasesfromtheriskanalysis,inwhichexiststhecasewhentheprofitdifferenceisnegative,anumericalstudyispr

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