供应链零售商预测技术研究——基于牛鞭效应的视角

作者：马云高; 王能民; 徐金鹏

来源：运筹与管理, 2013, (03): 53-60.

• 供应链管理
• 预测技术研究
• 一阶自回归
• 牛鞭效应
• 价格敏感 supply chain management
• forecasting technique
• AR(1)process
• bullwhip effect
• price sensitive

一阶自回归(AR(1))序列模拟需求过程是传统文献采用的经典模型,然而上述文献关于需求过程参数(如需求自回归系数)对牛鞭效应的影响分析缺乏实践意义,为了更符合企业的实际决策过程,本文建立了需求依赖于价格、而以AR(1)序列模拟价格过程的需求函数模型,分析了最小均方差、移动平均和指数平滑预测下的牛鞭效应,确定了零售商的预测技术选择条件。研究表明:(1)产品市场规模不影响零售商预测技术的选择;(2)当产品价格敏感系数较小或价格自回归系数较小时,零售商应选择最小均方差预测技术;(3)当产品价格敏感系数和价格自回归系数均较大时,零售商应选择移动平均预测技术。

• 出版日期2013
• 单位西安交通大学