供应链牛鞭效应的风险预测模型

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1、决策参考供应链牛鞭效应的风险预测模型12张钟文,刘涛(1.东南大学物流管理工程系,南京210096;2.南京大学计算机系,南京210089)摘要:线网络规划是当前国内各大航空公司都在积极实施的一项长期战略。任何一条航线都是由城市连接而成。确定网络中存在哪些城市,即节点,是网络规划的重要一步。这些城市的现状和未来都极大地影响航线的收益,进而影响整个航线网络的效益。文章采用多元统计中的一些方法对国内主要城市进行分析,对其航空运输业发展的潜力做了一定研究,对航空公司进行网络节点的选择提供一些有效帮助。

2、关键词:牛鞭效应;预测;SVM中图分类号:F270文献标识码:A文章编号:1002-6487(2009)19-0062-02前期越长,市场的波动越大,需求预测越不准确,“牛鞭效应”0引言表现越明显。同样,风险也来自于限量供应下的短缺博弈,将有限的供应链系统中的牛鞭效应又称需求变异放大效应,是指生产按照零售商所要求的订货量比例进行分配的方式,会导供应链的需求信息从末端(客户端)向始端(原始生产端)传致牛鞭效应的放大,而在供应链中常会出现这种高需求的产递时呈现波动程度逐级放大的现象。牛鞭效应的产生给

3、供应品供给短缺的情形。设某供应商接到的总订货量为X,而其链上下游的企业带来严重的损失,它不仅带给供应链上游企生产能力仅为x/2,则该供应商倾向于向每个分销商提供仅业错误的市场信息,使其难以得出合理的企业能力需求规占其订货量一半的供货量,也正是由于在现实中许多制造商划,错误的安排生产,加大库存投资,收益减少,并使整个供奉行这种分配方案,因此各分销商或零售商都用激励来放大应链的运作成本过高,同时还会导致运作效率降低以及顾客自己的订货量。对潜在限量进行博弈的结果使上游企业不能满意率下降。从下游企业的订

4、单中得到有关产品需求情况的真实信息,学术界已经提出了不少预测分析理论,以期降低牛鞭效无法区分需求增长中有多少是由于市场的真正需求而增加应的影响,提升供应链的运行效率。目前较为经典成熟的理的,有多少是零售商害怕限量而虚增的。论模型主要有自回归(AR)模型、系统动力学模型和Kalman提前期是在供应链的供需环节中下游顾客需要某种物滤波器模型这三种方法。在简析这几个定量模型的基础上,品时,上游供应商需要提前准备该物品的时间。从牛鞭效应本文提出了基于SVM的牛鞭效应风险分析预测模式。支持的数学表达式(1

5、)可以看出,提前期对牛鞭效应的大小有直接向量机(SVM)是在统计学习基础上发展起来的新一代学习的关系。提前期越长,则牛鞭效应越大。算法,能很好的处理回归问题(时间序列分析)和模式识别问Var(Q)2L2L2≥1+(1)Var(D)PP2题,并已经被成功地推广到预测和综合评价领域。目前国际其中L为提前期,P为预测样本数,Var(Q)为制造商收到上SVM正处于飞速发展阶段,在文本分类、手写识别、图像的订货方差,Var(D)是零售商面对的需求方差。分类、生物信息学等领域获得了较好的应用。本文将根据对出

6、于降低订单成本和运输经济性的考虑,企业通常倾向牛鞭效应的形成有重要影响的五个指标进行分析,在一定假[2][3]于在需求累计到一定程度时才安排批量订货,而一般来说,设前提下,建立牛鞭效应风险预测模型。批量订货决策比订单订货决策需求的变动性更明显,正是周期订单的制定和执行扩大了需求变化范围并产生牛鞭效应。1供应链牛鞭效应的风险因素分析如设企业采用(s,S)型库存策略,当库存水平低于订货点s时,企业会补充库存至S。批量订货意味着下游节点的订单供应链牛鞭效应首先来自于需求预测的不确定性,上游管理者总是将

7、来自下游的需求信息作为自己预测的依据,并并没有真实体现客户的实际需求。以μi,σi分别表示某节点面临的每期需求的均值和标准差,τi表示该节点向其上游节据此安排生产计划或供应计划。但是由于客观环境的复杂性和人们认识能力的局限性,使得顾客需求预测带有明显的不点发出的订单标准差,令Di=Si-si,那么τi与σi存在如下的关系:22确定性,特别是革新性产品的需求预测。另外,各层节点企222Diμi2τ≈σ+>σii22i业为防止缺货,往往设定安全库存和订货点,而且定货的提2Diμi+σi+μi62统计

8、与决策2009年第19期(总第295期)决策参考即导致了供应链中的牛鞭效应。(3)给定统计的n个训练样本(X1,Y1),(X2,Y2),······(Xm,制造商和分销商常周期性地使用特殊促销方式,如价格Yn)。其中:Xi为供应链牛鞭效应的风险因素集,在本文中为{x折扣、数量折扣和特殊奖励等,这就引起了价格波动。在供应******1,x2,x3,x4,x5,x6},Yi为在相应Xi的影响下牛鞭效应的大链中,这些特殊促销方式的运用在促进消费者大量购买的同小,选取其中的两类,即Y的取值为二者之一的所

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