具有缺陷产品损失规避零售商订货策略探究

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1、具有缺陷产品损失规避零售商订货策略探究　　摘要：文章研究了在不确定需求环境下具有缺陷产品的损失规避零售商的订货策略问题。基于展望理论，建立了损失规避零售商订购含缺陷产品时的期望效用模型，给出了损失规避零售商最优订货量的计算公式。通过理论分析，探讨了损失规避程度对零售商订购含缺陷产品的最优策略的影响，并结合数值算例，研究了产品缺陷率与损失规避程度对零售商最优订货量以及期望效用的影响。关键词：损失规避；缺陷产品；期望效用中图分类号：F253文献标识码：A0引言经典的报童问题大都假定零售商在面对不确定需求环境时是以期望利润最优化为决策

2、目标，本质上讲，零售商是持风险中性态度的。然而，一些实证研究发现：在不确定的需求环境下，决策者行为并不总遵循风险中性假设下的最优策略[1-2]。因此，一些学者已着手寻求一些风险理论去重新描述决策者行为。其中，Kahneman&Tversky（1979）[3]提出的展望理论（Prospect5Theory）从行为经济学角度较好地描述人类面对不确定环境时的选择行为。此理论发现了人类行为的一个普遍现象：当决策者面对同等数量的损失与收益时，损失总显得比收益更突出、感受更强烈，并将此现象称为损失规避（Lossaversion）。此发现亦受

3、到大量实验、实证及众学者的支持。因此，一些学者针对决策者具有的损失规避行为，探讨了其在不确定需求环境下的订货策略问题。Schweitzer&Cachon（2000）[4]首次考虑了损失规避零售商的订货决策问题，并利用分段线性损失规避效用函数描述了零售商的决策行为，结果表明：损失规避零售商的最优订货量低于风险中性假设下零售商的订货量。随后，Wang&Webster（2009）[5]将缺货成本纳入到Schweitzer&Cachon模型中，考虑了损失规避零售商在面对缺货损失时的最优订货策略问题，指出当缺货成本较高时，损失规避零售商的

4、订货量会高于风险中性的订货量，且其最优订货量可能会随着批发价格的升高而增多，随着零售价格的升高而减少，此规律在风险中性报童模型中是看不到的。国内学者文平（2005）[6]基于展望理论，探讨了损失规避的报童问题，并对相关参数进行了比较静态分析。Shen等（2011）[7]讨论了具有损失规避行为的按单制造企业的定制件采购决策问题，分析了损失规避程度对最优采购策略的影响。周永务等（2012）[8]考虑了损失规避零售商的广告费用和订货量的联合决策问题。此外，最近Geng等（2010）[9]利用S型指数效用函数刻画了损失规避决策者最优行为

5、，其研究结果亦发现损失规避决策者订货量低于风险性决策者订货量。5值得指出的是，上述研究均假设决策者订购的产品是完好无损的。事实上，由于生产系统、质量监督系统不完善以及运输破损等原因，缺陷产品会经常存在。虽然缺陷产品的研究已引起了广泛的关注，但关于具有缺陷产品的损失规避零售商的订货策略问题尚未见报道。鉴于此，本文针对零售商损失规避行为，考虑零售商在不确定需求环境下订购含缺陷产品的订货策略问题。本文结构如下：第1节建立损失规避零售商订购含缺陷产品时的期望效用模型；第2节分析损失规避零售商订购含缺陷产品时的最优订货策略以及损失规避程度

6、对零售商最优订货策略的影响；第3节结合数值算例，研究损失规避系数与产品缺陷率对零售商最优订货策略以及期望效用值的影响；第4节给出本文的小结。1模型建立此定理具有如下的经济学意义：损失规避零售商的期望效用UQ等于其期望利润πQ加上由于产品过剩和产品短缺时所造成的损失感受均高出风险中性者对两者损失感受的心理损失之和LQ　　[2]PatsurisP.Christmassales：Theworstgrowthin33years[ED/OL].（2001-10-30）[2013-05-20].http：//www.forbes.com/2

7、001/10/30/1030retail.html.[3]KahnemanD，TverskyA.Prospecttheory：An5analysisofdecisionsunderrisk[J].Econometrica，1979，47（2）：263-291.[4]SchweitzerME，CachonGP.Decisionbiasinthenewsvendorproblemwithaknowndemanddistribution：experimentalevidence[J].ManagementScience，2000，46

8、（3）：404-420.[5]WangCX，WebsterS.Theloss-aversenewsvendorproblem[J].Omega，2009，37（1）：93-105.[6]文平.损失厌恶的报童——预期理论下的报童问题新解[J].中国管理科学，200