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1、科技管理创新供应链中牛鞭效应的定量分析与有效控制罗新星,吴翀(中南大学商学院,湖南长沙410083)摘要:综述了国内外关于牛鞭效应问题的定性与定量分析研究的进展。运用AR(1)模型对牛鞭效应的产生过程进行了较为准确的定量分析。针对问题提出了控制牛鞭效应的方法,最后运用系统模拟技术进行了较为充分严格的论证。关键词:供应链;牛鞭效应;AR(1)模型;系统模拟中图分类号:F253.9文献标识码:A文章编号:1001-7348(2006)07-0156-04FrankChen等人引入指标:BE=Var(SD)/均方法计算得:0前言Var(RD)[5],用BE系数的大小来衡量牛鞭
2、效Var(qMA)L(L+P)BE=≥1+2(1-!2)(2)Var(D)P2造成牛鞭效应的原因很多。Forrestor认应的严重程度,其中Var(SD)表示生产商的为牛鞭效应是组织系统动态运作的结果,是需求方差,Var(RD)表示零售商的方差。这个式中:P是移动方法中选择的观察期数,组织行为随时间变化而引起的,通过改进组指标以简明的方式表达出牛鞭效应的不确P越大表示历史数据越多,处理结果越平滑。织行为方式可以消减[1]。Steman通过“啤酒游定性本质,较科学地描述了牛鞭效应的严重通过指数平滑方法计算出系数下界为:戏”的案例研究,认为牛鞭效应是参与游戏Var(qMA)
3、2L2$21-!程度,BE值越大,牛鞭效应越严重,生产商BE=≥1+"2L$+#"$Var(D)2-!1-!%的人的系统性、非理性行为和对反馈信息错遭受的危害越大。误理解造成的[2]。Lee认为不同实体的库存管(3)FrankChen等人研究的是由一个生产式中:$是指数平滑方法中的平滑常量,理方式不同,同样对这种波动起推波助澜的商和一个零售商组成(同样可以扩展成供应作用[3]。他认为产生牛鞭效应的主要原因有4商和生产商的情况)的简单的两层次供应链$值越小预测值越平滑。通过式(2)、(3)可以看到:需求信息在销种:利用过去的需求预测、生产能力短缺博系统。生产商在t时期根据
4、零售商过去的订弈、批量定货、价格波动[4]。还有很多文献从货量预测t+1时期的订货量。零售商是生产售商到供应商的过程中放大了,存在牛鞭效订货批量、价格和折扣、供应链中的委托代应。商的唯一买方,他们之间只交易一种产品,理机制等方面研究了如何减小牛鞭效应[5-6]。以上对牛鞭效应的定量分析虽然能够这种产品的最终市场需求信息由零售商掌在定量研究方面,万杰、王磊等运用回归模较为准确地表示出供应链上需求信息的放大握。零售商通过预测获得需求信息。在(s,S)型、系统动力学模型、卡尔曼滤波模型等对结果,但是却没能对信息放大的过程作出准库存策略下,采用移动平均和指数平滑的预牛鞭效应进行
5、了较为详细的定量分析[7-10]。本确的定位。万杰等将信息在供应链中的传递测方法求BE系数的下界。为建立模型需求,分为信息的预测过程和信息的处理过程[7],并文将在FrankChen以及万杰等对牛鞭效应他们用AR(1)模型来假设零售商看到的客户研究的基础上,对牛鞭效应的产生作出较为应用AR(1)模型对牛鞭效应在供应链中产生需求是随机的,假设零售商面对的市场需求精确的定量分析,并针对产生问题的原因,的位置及方式作出了更为精确的量化解释。随机过程变量由Dt表示,则有:提出控制牛鞭效应的方法,最后用计算机模1.2信息预测过程中的牛鞭效应Dt=u+!Dt-1+"t(1)拟技术加
6、以严格的检验。目前零售商大都采用一次指数平滑法式中:u为非负数;!为相关系数(-1
7、与企业流程再造等;吴翀(1981-),男,中南大学商学院博士研究生,研究方向为供应链管理。156科技进步与对策·7月号·2006科技管理创新nn各个组织根据各自的需要独立运作,导致重X=!D+(1-!)X=i-1D。tt-1t-1!!(1+!)t-i!$(1-$)qt-ki=1k=1复建立库存,整个供应链系统的库存会随着式中:!(0
