考虑需求信息更新的零售商订货策略选择研究

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1、考虑需求信息更新的零售商订货策略选择研究靳群审指导老师:刘蕾摘要:对于服装等具有易逝性特征的产品来说,供应商交货期越长意味着零售商订货时点离产晶的销售季节越远,获取的市场信息越有限,需求预测越不准确。斥缩交货期无疑会增加供应商的运作成本。因此,交货期短的订货机会其批发价格往往较高,相反,较长交货期相应的批发价格往往较低。木文研究了在单周期的订货模型中,面对供应商提供的两次订货机会,零售商应如何选择订货策略以获得兹大的期望利润。文章考虑了在两个订货时点Z间存在信息更新的情况,零售商可以在第二个订货时点根据更新后的需求信息來更为准确的预测顾客需求,并做出调整订货的策略。鉴丁•现

2、有研究大多假定零售商在第一次订货机会就会根据当时的需求预测订货,或假定零售商仅仅根据两次订货机会批发价格的高低决定是否延迟订货的局限性,本论文研究多次订货机会下零售商的订货策略选择问题,考虑需求信息的更新,通过数值仿真讨论不同订货时点需求的不确定性、不同交货期下的批发价格等因素对零售商订货策略选择的影响。关键词:易逝品,需求信息更新,零售商,订货策略1引言供应链(SupplyChain,SC)的概念在80年代末提出,近年来随着全球制造(GlobalManufacturing)的出现,供应链在制造业管理中得到普遍应用,成为一种新的管理模式。受H前国际市场竞争激烈、经济及用户需

3、求等的不确定性的增加,技术的迅速革新等因素的影响,供应链管理(SupplyChainManufacturing,SCM)提岀的时间虽不长,但己经引起人们的广泛关注。人们对供应链管理的研究也随着供应链管理给企业带來的效益的增加而不断的深入和扩人。而在供应链管理的研究中很重要的一个模块就是库存管理,忖前有很多学者对库存管理进行研究。库存管理的出现主要是用于解决供应链上的供需不匹配的问题。供需不匹配一宜是供应链中存在的基本问题,和不可避免的问题。关于供需不平衡问题的存在,究其原因,主要是顾客需求的不确定而引起的。顾客的需求取决于很多因索,如顾客的经济能力,顾客的偏好,产品的质量,

4、产品的价格,相关替代产品的价格等等,这些因素有的是可以量’作者简介:靳群,电子科技大学管理学院2003级本科生。化的,有的根木就是无法量化的,如顾客的偏好,所以需求的不确定性是不可避免的。这一点尤其突出表现在服装、电子产品、屮高档时尚用品、季节性消费品等产品的需求上。对于这类商品,消费者的偏好对商品需求的影响比较大,需求的波动也比较大。这类商品如何进行订货、如何进行存储越来越值得我们去关注。在现实生活屮,像季节性消费品这样需求存在很大的不确定性的商晶的订货常常可以采用这种延迟订货策略进行订货,但现有的关于单阶段单周期产品的订货的研究,多数假定零售商在离销售期较远的第一次订货

5、机会就会根据当时的需求预测订货,或假泄零售商仅仅根据两次订货机会批发价格的高低决泄是否延迟订货。鉴于这种局限性,木文研究多次订货机会下零售商的订货策略选择问题。2研究现状目前很多国内外学者对易逝品进行研究,例如Chang和Fyffe⑻研究了衡量季节性谢品销售的预测偏差的问题。Theise,EricSH,-个用Winters模型进行预测的电子数据表。LarryLapide[2]产品的特点,给出了预测短生命周期产品的一个简单的方法。王丰效,郭天印⑶⑷分析、Fourier级数频谱分析,自回归模型的叠加建立了一类销售星的预测模型,该模型对季节性比较强的商品的销售虽具有较高的预测精度

6、。Crowstom,Hausman和Kampe⑹就随机的季节性需求的多阶段生产问题进行研究。Pasternack(1985)对易逝品的最优的定价和返还策略进彳亍研究。王宏伟,HareshGurnani.ChristopherS.Tang"考虑不确定成本和需求信息更新的易逝品的最优订货策略。KarenL.DonohueL6J两阶段生产模型下考虑需求信息更新的易逝品的有效供应契约。汪定伟⑺节性商品的特点,研究零售商与供应商Z间多因素的制约关系以及商品的销售量与价格Z间的函数关系,建立了具有淡旺季的商品定价模型。陈旭⑻⑼订货条件下零售商应该采取的最优订货与调整策略。丁利军,夏国平

7、,葛健呦虑供应链成员的退货处理成本和相对出清优势情形下,两次生产和订货模式的供应链契约式协调问题。除此之外还有很多学者对此进行研究。但现有研究人多假定零售商在第一次订货机会是就会根据当时的需求预测订货,或假定零售商仅仅根据两次订货机会批发价格的高低决定是否延迟订货的局限性,本论文研究多次订货机会下零售商的订货策略选择问题,即零售商可以选择在第一订货点订货,也可以选择只在第二订货时点订货。解决易逝品订货问题的各种模型中最常用的当属报童模型。报童模型主要用于解决随机需求环境下,面向随机顾客需求的单品种产品的单周期订货问

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