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《牛鞭效应论文品牌效应论文满足AR（一）需求过程的零售商库存决策和牛鞭效应》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、丫鞭效应论文品牌效应论文满足AR(1)需求过程的零售商库存决策和牛鞭效应摘要:讨论由一个供应商和一个零售商组成的简单两级供应链系统中,建立了零售商库存决策模型，在满足自回归模型AR(1)的需求过程条件下，定量分析了自回归系数和提前期对牛鞭效应的影响。指出对每个提前期，牛鞭效应度量能达到最大值,并找出满足该值的自回归系数范围，因而修正了文献［5］给出的自回归系数对牛鞭效应定理及证明；当自回归系数为正值时，牛鞭效应会发生,并随提前期的增大而增强;当自回归系数为负值时，牛鞭效应不会发生，且提前期对它的影响不
2、明显。结果为零售商减小牛鞭效应提供了一定的指导意义。关键词:供应链;库存决策;牛鞭效应；自回归过程“牛鞭效应”是在供应链中观察到-个重要现象，指的是供应链下游通过补给订单而向上游传递的过程中，需求波动不断放大的一种现象［1］。对该现象的详细讨论出现在文献BaganhaandCohen(1995),Kahn(1987),Leeetal.(1997a,b)andMetters(1996)。这种现象能增加供应链的成本、减少运作效率，因此对企业而言,有效地管理订单波动是关键［2］oLeeHL认为牛鞭效应产生的
3、原因为:需求信号处理、长的提前期、理性博弈、批量订单和价格波动［3〜4］,并针对这些原因如何造成及克服牛鞭效应进行了深入的分析且提出了一些有效的应对策略。满足随机需求的牛鞭效应定量分析问题已经在近期的文献中得到广泛的研究。Lee在AR(1)需求模式下量化了牛鞭效应现象,并进行原因分析;ChenF等(2000)在AR(1)需求预测模型下研究了市场预测、提前期和信息共享对牛鞭效应的影响［7〜8］。Alwan等(2003)对满足AR仃)需求过程下使用优化的均方误差(MSE)预测机制量化牛鞭效应,指出牛鞭效应
4、依赖于下游需求过程的相关结构［9］oZhang(2004)关于提前期和AR(1)需求过程内在的参数，不同的预测方法能导致不同性质的牛鞭效应，并提出提前期越长牛鞭效应越强［10］。Luong(2006)关于AR(1)需求过程,对提前期和自回归系数对牛鞭效应的研究，并对自回归系数、移动平均参数和提前期对牛鞭效应进行了分析。提出自回归系数为负值时，不会产生牛鞭效应，在自回归系数为正值时会产生牛鞭效应，其值随着提前期的增加而增大［5］。然而文献［5］对性质5(b)的证明有误，本文将给出另一个定理及证明。另一个
5、不同点是:文献［5］牛鞭效应定量公式由一个简单的Order-up-to库存策略推出，而本文则是通过零售商定价和库存决策推导出来，即由零售商利润流最大化模型得到。本文所用的记号如下:L表示订单提前期;qt表示t期开始的市场需求,t表示t期市场需求qt的预测值;pt表示t期商品的市场价;ot表示t期开始零售商的订单数量；It表示I期开始的采用订货点来计算的最高库存(order-up-to)水平;St代表到t期能观察到的需求历史；B为折现率；QLt表示提前期L内的总的市场需求;Lt(It,Ht)表示t期末持
6、有成本和短缺成本;h,k和c分别表示单位持有成本，单位短缺成本和单位订单成本；Ht表示t期能观察到的需求历史;Et(.)表示在实现Ht需求历史条件下的决策点t期的期望值；£t表示t期需求函数扰动项；M(.)表示£t的分布函数；①(・)表示标准止态分布函数;B1和Be分别表示关于随机线性需求函数和随机等弹性需求函数订单牛鞭效应度量函数;d为随机扰动项的一阶自回归系数；£t为t期随机扰动项;M(.)为Et在et-1条件下的累积分布函数；①(•)为标准正态分布;B(d,L)为关于d和L的牛鞭效应度量函数。一
7、、零售商的库存决策和牛鞭效应假定考虑一个单产品、两阶段的简单供应链系统:一个零售商和一个供应商。市场的需求由零售商掌握,零售商从发出订单到收到商品的时间(即提前期L)固定且C知。双方的行为都发生在一个无限离散的时间范围。假设市场需求满足需求[15]:qt=a~bpt+£t(t=0,1,2,…)(1)并假设随机扰动项满足下列过程：£t二e+d£t-1+Pt(2)式(1)中:pt和qt分别为t期的商品价格和需求量;其中,a>0,b>0,
8、d
9、10、用Kahn的需求模型，假设随机扰动项满足独立且同分布的均值为0方差为o2的正态分布。设lit代表到t期能观察到的需求历史，则St二｛qO,q,…,qt｝过程。假设零售商不干预定价，即pt=po据文献[15],零售价的库存决策可由无限计划期内最大化折现利润流的期望值得到，即maxpt,ItEOPt((Pt(t+t
11、St)p)-cot~Lt(It,Ht))s.t.It+1二It-qt+oi+l(3)当零售商不干预定价决策时,Pt=Po由文献[17],式(3)
