制造商损失厌恶情形下组装供应链决策分析

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1、制造商损失厌恶情形下组装供应链决策分析付红,马永开,唐小我(电了科技大学经济与管理学院)摘耍:鉴丁•产品内分工的迅速发展以及决策者的风险偏好特性,构建了由多个风险中性零部件供应商和单个损失厌恶制造商构成的组装供应链模型,其屮每个供应商向制造商提供的一种互补性寥部件。给岀了批发价格契约下各节点企业的最优策略,发现制造商的最优订货量与零部件种类数以及制造商损失厌恶系数有关。数值分析表明,当零部件种类数给定时,制造商损失厌恶系数越人,制造商的最优订货量越低;并11随着零部件种类数的增加,制造商损失厌恶系数对制造商的最优订货量的影响程度增大。当制造商损失厌恶系数给定时,冬部件种类

2、数越多,制造商的最优订货量也越低;并且随看制造商损失厌恶系数的增加,零部件种类数对制造商的最优订货量的影响程度也增大。关键词:供应链;损失厌恶;批发价格契约屮图分类号:F273Analysisofanassemblysupplychainwithaloss-aversemanufacturerFuHong,MAYongkai,TANGXiaowo(SchoolofManagementandEconomics,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina)Abstract:Inviewoftherapiddevelopm

3、entofintra-productspecializationandtheriskappetitecharacteristicsofdecisionmakers,weestablishanassemblysupplychainmodelconsistingofmultiplerisk-neutralcomponentsuppliersandaloss-aversemanufacturer.Inthemodel,eachsupplierprovidesacomplementarycomponenttothemanufacturer.Wederivetheoptimalst

4、rategyofeachcntcipriscunderthewholcsalc-pricccontract,andfindthemanufacturer^optimalorderquantitydependsonboththenumberofcomponentsandthemanufacturer'sloss-aversioncoefficient.Moreover,byusingnumericalanalysis,wcshowthat:(l)Foragivennumberofcomponents,asthemanufacturer^loss-aversioncoeffi

5、cientincreases,themanufacturer^optimalorderquantitydecreases;asthenumberofcomponentsincreases,theimpactofmanufacturer^loss-aversioncoefficientonmanufacturer^optimalorderquantityincrease.(2)Foragivenmanui^cturei^sloss-aversioncoefficient,asthenumberofcomponentsincreases,themanufticturei^so

6、ptimalorderquantitydecreases;asthemanufacturer'sloss-aversioncoefficientincreases,theimpactofcomponents9numberonmanufacturer'soptimalorderquantityincreases・Keywords:supplychain;loss-aversion;wholesalepricecontract0引言传统的供应链研究大多都是假设决策者是风险屮性的。然而在市场需求不确定的iff形下,风险是客观存在的;即使更対同一个管理问题,由于不同的决策者町能具

7、冇不同的风险偏好态度,使得所作的决策往往也因人而界。因此,对决策者的风险屮性假设并不能够完全刻画决策者的决策行为。基金项目:国家自然科学基金重点项目(70932005):教育部博士点基金项目(20100185110018):国家自然科学基金项目(71101019)作者简介:付红(1986・),男,安徽六安人,电子科技大学经济与管理学院,博士研究生,研究方向:供应链管理通信联系人:马永开(1963J,男,安徽天长人,教授,博士生导师,研究方向:供应链管理与资本市场.inayongkai@uestc.edu.cn近年來,-•些学者

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