本文選題：供應鏈管理　切入點：預測技術研究　出處：《運籌與管理》2013年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：一階自回歸(AR(1))序列模擬需求過程是傳統(tǒng)文獻采用的經(jīng)典模型,然而上述文獻關于需求過程參數(shù)(如需求自回歸系數(shù))對牛鞭效應的影響分析缺乏實踐意義,為了更符合企業(yè)的實際決策過程,本文建立了需求依賴于價格、而以AR(1)序列模擬價格過程的需求函數(shù)模型,分析了最小均方差、移動平均和指數(shù)平滑預測下的牛鞭效應,確定了零售商的預測技術選擇條件。研究表明:(1)產(chǎn)品市場規(guī)模不影響零售商預測技術的選擇;(2)當產(chǎn)品價格敏感系數(shù)較小或價格自回歸系數(shù)較小時,零售商應選擇最小均方差預測技術;(3)當產(chǎn)品價格敏感系數(shù)和價格自回歸系數(shù)均較大時,零售商應選擇移動平均預測技術。
[Abstract]:The first order autoregressive (AR1) sequence is a classical model used in traditional literature. However, the analysis of the influence of demand process parameters (such as demand autoregressive coefficient) on bullwhip effect is lack of practical significance. In order to be more in line with the actual decision-making process of the enterprise, this paper establishes a demand function model which simulates the price process with the ARF-1) sequence, and analyzes the bullwhip effect under the minimum mean variance, moving average and exponential smoothing prediction. The study shows that the size of the product market does not affect the choice of the retailer's prediction technology. (2) when the price sensitivity coefficient is small or the price autoregressive coefficient is small, When the price sensitivity coefficient and the price autoregressive coefficient are large, the retailer should choose the moving average prediction technology.
【作者單位】： 西安交通大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70602017) 國家社會科學基金資助項目(06CJY019) 陜西省自然科學基礎研究計劃項目(2010JM9003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項基金資金項目
【分類號】：F224;F274

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本文編號：1630156