随机需求环境下部分延迟订货策略问题

研究了缺货时部分需求流失情况下,零售商和供应商之间的供应链模型,零售商和供应商合作满足一种较短生命期的商品的随机需求,缺货时部分需求流失,零售商采用部分延迟订货策略提高自己的利润.分析了整体供应链的最优订货数量和分散供应链零售商的最优订货数量,以及这2种情况下的服务水平.剖析了纵向竞争对供应链效率产生的负面影响.对于供应商处于主导地位设定供货价格时,得出了零售商订货数量和供货价格之间的Stackelberg 均衡.     

双渠道订货条件下基于预测更新过程的报童模型研究

零售商可以在整个计划时段内持续不断的收集市场需求信息,对市场需求进行预测.离销售季节开始越近,市场需求预测越准确,但采购成本会较高.零售商有两次订货机会.在计划时段开始通过正常渠道订货,单位采购成本最低.在计划时段内零售商还有一次紧急渠道订货机会,可以动态地根据市场需求预测更新结果决策是否订货.当市场需求预测更新过程为MMFE (martingale model of forecast evolution),且在各时点存在不同固定订货成本条件下,证明正常渠道和紧急渠道最优订货策略分别为状态相关的basestock和(s,S)策略,最优订货点与当前时点市场需求预测值线性相关.建立了最优订货策略的求解算法.分析了正常渠道和紧急渠道订货对库存管理的不同意义,结合敏感性分析说明零售商如何在正常渠道和紧急渠道,以及市场需求信息和采购成本间进行权衡.通过大量数值算例发现双渠道订货充分地进行了权衡.     

柔性供应链中的三阶段期权型契约模型

消费者需求不确定性的上升导致企业预测需求成本不断增加,研究了在一类生产并销售生命周期较短产品的柔性供应链中,制造商和零售商之间的期权型订货契约问题。采用三阶段动态优化模型描述零售商的柔性采购策略,然后,解出零售商的最优决策,并在理论上证明了期权契约的有效性。最后,分析了产品生命周期、制造商生产能力和市场信息质量对零售商最优决策的影响。     

两次订购机会下考虑需求信息更新的横向转运库存策略

不同零售商在各自区域市场内面临的需求不确定,加剧了整个市场的供需不匹配,横向转运策略有助于解决这一问题.在制造商提供不同订购价格的两次订购机会下,考虑两个零售商利用两次订购的间隔期进行需求预测信息更新,对零售商间的预防性横向转运库存策略进行了研究.在对零售商的需求信息更新进行刻画的基础上,通过搜集到的需求信息信号进行库存调整判断,随后分别构建了零售商之间允许预防性横向转运和不允许预防性横向转运两种情形下的库存决策模型,并对转运价格和需求信息更新参数进行了灵敏度分析.数值与算例分析表明:零售商借助需求信息更新,采用预防性横向转运策略能够提高零售商和供应链的利润;制造商亦可用较低的生产规模满足市场需求.由此验证了所构建模型的有效性.     

基于提前期压缩的最优采购策略

压缩订购提前期可以提高零售商对随机需求预测的精度, 订购更加合理的产品数量, 从而增加其期望利润. 在压缩提前期将增加供应商的生产成本假设下, 首先分析了集中决策时的最优订购数量和订购时间, 随后在成本参数信息不对称条件下, 研究了只有一个供应商和存在多个供应商竞争供应机会这两种情形下零售商的最优采购策略. 最后通过数值算例验证了零售商的期望利润随提前期压缩先增加后递减的结论, 分析了零售商最大期望利润随对随机需求的预测精度与供应商数量等参数的变化趋势.     

需求预测信息更新条件下供应链的三阶段期权协调机制

考虑需求信息更新条件下的供应链期权协调机制, 研究三阶段生产和订购模型: 零售商在第一阶段发出固定订单并购买期权; 然后在第一和第二阶段之间更新需求信息, 并在第二阶段对固定订购量和期权购买量分别进行调整; 第三阶段满足市场需求, 通过执行期权并在必要时启动紧急订购满足前两阶段固定订货不足的部分. 协调机制的参数包含两个期权购买价格、一个期权执行价格和紧急订购对应的批发价, 且后两者均是期权购买价格的二元隐函数. 算例分析结果表明: 供应链及其成员的利润都得到帕累托改进; 两个期权购买价格及其比例关系对零售商订购决策和系统利润增量分配有着敏感影响; 期权价格在第一阶段的下降和第二阶段的上升均会为制造商带来投机动力, 争取谈判优势是零售商的理性选择.     

最优需求预测下预测与处理过程中的牛鞭效应

研究了在AR(1)市场需求模式下,生产商与零售商所组成的供应链系统中,当零售商采取不同预测技术时,在信息预测,处理及传递过程中产生的牛鞭效应问题.证明当存在订货提前期时,零售商采用移动平均法及一次指数平滑法预测会导致在需求预测,信息处理及传递过程中产生牛鞭效应;而采用最优预测仅在需求相关性很强时存在有限值的牛鞭效应.并对二级供应链进行拓展,证明在信息传递过程中,非最优预测将导致上游需求模式复杂化,牛鞭效应逐级递增,而最优预测可使上游需求模式简化,遏制误差的传递.     

不确定性需求下的易逝性高科技产品定价策略研究

以获得最大期望利润为目标,零售商观察前期产品的实际销售情况,使用贝叶斯更新法则更新对需求的预测,更好地接近市场实际状况制定价格策略.引入Bass扩展扩散模型建立了考虑需求更新并且后续产品随机时间进入市场且对老产品需求有替代影响下的易逝性高科技产品收益管理定价策略模型,对建立的模型以两阶段特例进行了算例分析和讨论,结论表明预测不准确时,预测方差偏大能显著提高零售商利润.     

顾客退货影响的多零售商库存博弈

研究顾客退货对多个分散式零售商库存决策的影响.构建了广义退货函数下零售商期望利润模型,给出了库存竞争博弈纯战略纳什均衡解存在性和唯一性的充分条件.在广义线性退货量函数的基础上对零售商的纳什均衡战略的性质进行了分析,并分析了顾客退货对于零售商最优期望利润的影响.给出了外生需求相关系数影响零售商最优订货量和最优期望利润的理论证据.研究表明,当库存竞争使得零售商的最优订货量调整较大时,库存竞争将会加剧顾客退货对于零售商的影响,而零售商间较大的需求相关性将会进一步加剧顾客退货的影响.     

CVaR准则下考虑信息预测成本的供应链协调机制

研究由一个风险中性的供应商和一个风险厌恶的零售商组成的二级供应链. 为了很好地估计随机需求, 零售商聘请专家对需求进行预测. 分析在CVaR风险度量准则下, 风险厌恶程度对零售商的需求信息预测投入和订货策略的影响. 证明了在一定条件下, 可以通过回购契约实现供应链协调. 研究结果表明在分散决策下, 随着零售商风险厌恶程度的增加, 零售商对需求信息预测投入会增加, 同时订货量随之减少. 回购契约可以消除风险规避效应和双重边际效应, 使风险厌恶的零售商的信息预测水平和订货量同时达到系统风险中性环境下的最优水平.     

过度自信零售商的最优订购与融资决策

零售商对市场需求的过度自信主要体现在对市场需求期望过高和对市场需求的预测精度高估两个方面，这会导致其经营决策与完全理性时的决策相比有偏差。为此，构造了反映两种过度自信的市场需求认知模型，改进了现有相关研究中往往仅考虑对市场需求的预测精度高估的市场需求认知模型，并基于改进的需求认知模型得到了过度自信零售商在无资金约束和存在资金约束且由银行提供融资服务时的最优订购决策。研究表明：如果市场需求的期望值较大，则存在过度自信的无资金约束零售商的最优订购量大于完全理性下的订购量，但其最优的期望利润随着过度自信水平的增大反而减少；如果市场需求的期望值相对较小，则结论刚好相反。当零售商面临资金约束时，风险规避银行是否提供融资服务取决于零售商的自有资金水平；过度自信零售商的最优订购决策不仅受自身自信水平的影响，还受银行融资利率和初始自有资金水平的影响。     

基于逢低买入拍卖的零售商订货策略

逢低买入拍卖(Group-buying auction,GBA)的特点在于交易的最终成交价格取决于所有买家的订货量,购买产品的顾客越多, 最终的成交价格越低,每个零售商的收益都受到其他零售商行为的影响.研究了当供应商采用GBA作为定价策略,并且参与拍卖的零售商数量不确定时, 零售商的订货策略. 在此基础上,分析了零售商的收益, 发现: 1)与固定价格相比,GBA下每个零售商的期望利润都有提高的可能;2)先到达的零售商的订货策略与参加拍卖的零售商数量确定的情形相比趋于"保守',而且其期望利润也相应降低.     

具有两阶段生产模式的一类短生命周期产品的供应链协调

研究了由单一制造商、单一分销商和单一产品组成的供应链契约中的订货和生产行为.该产品生命周期短,且市场需求不确定.分销商除了在销售季节开始之前订货,还会根据实际需求量的大小在销售季节的尾声再订一次货.因两次订货有着不同的要求,制造商相应会提供两种不同的生产模式来进行生产,第一阶段的生产相对较便宜但需要一段较长的提前期,而第二阶段的生产尽管会更加昂贵但可以很快就生产完毕.如果制造商和分销商共享产品的需求信息,制造商可通过适当提高第一阶段的生产量在使得自己利润达到最优的同时,也使得供应链整体利润达到最优.并与整个过程中只采用其中一种生产模式的情形相比较,说明将两种不同的生产模式结合起来,供应链及其成员都有望获得更高的期望利润.     

需求推断差异下供应链成员的运营决策机制

供应链终端随机需求的分布不确定时，制造商和零售商将根据各自掌握信息推断需求分布。若零售商不与制造商分享历史需求数据，制造商将根据零售商的历史订单数据进行需求推断。分析了制造商是否有历史需求数据时的价格决策、零售商相应的订购决策，以及供应链成员之间需求数据分享决策。结论显示：制造商根据零售商订单数据推断的需求过高时，将制定较高的批发价格；零售商的期望利润将比与制造商分享需求数据时少，零售商与制造商共享终端需求数据的可能性较大。进一步分析了激励供应链成员分享需求信息并增加供应链利润的协调机制。     

考虑策略型消费者损失厌恶下的新产品预售与退货策略研究

新产品通常面临较大的市场不确定性,如何保证产品的供应与市场需求的匹配性对于企业来说尤为重要,企业通过预售提前获取需求信息有助于实现这一目标.本文在考虑策略型消费者损失厌恶下研究了零售商的预售及退货策略,首先基于策略型与短视型消费者的行为特点构建预售与正常销售两阶段模型,对允许退货与不允许退货两种预售策略展开对比研究,接着通过构建两种策略下零售商的收益模型得出相应的最优预售价格和最优退货价格,并给出退货价格的取值范围.研究发现,由于策略型消费者的损失厌恶,零售商不得不降低预售期产品的价格.当预售期结束后的退货价格不高于某一特定的值时,退货策略的实施能够使零售商获得更优收益,并且存在一个最优的退货价格,使得退货模式下零售商的期望利润达到最大值.     

移动应用供应链中考虑质量与交付期约束的合作契约设计

考虑由ERP厂商、APP厂商与客户企业组成的移动应用供应链,针对ERP厂商与APP厂商产品与服务合作中客户企业的需求存在变更、ERP厂商提供的售前服务会影响软件开发质量等问题,构建以ERP厂商为主导的两阶段动态博弈模型。设计了基于固定支付、提前交付奖励与维护成本共担的合作契约,分析了客户企业的需求变更、交付期约束等对合作双方的交付策略以及供应链总利润的影响。研究表明：随着客户企业对交付期的要求不同,以及需求分布的均值在不同范围内变动,合作双方的产品交付策略有准时交付高质量、准时交付等质量、提前交付高质量以及提前交付等质量4种策略;若客户企业对交付期的要求小于临界值,需求变动不影响供应链成员的决策与总利润;若对交付期的要求大于临界值且需求变动的均值大于某一阈值,需求变动会影响供应链成员的决策与总利润;若对交付期的要求大于临界值且需求变动的均值小于阈值,合作过程中无论由APP厂商或ERP厂商决策交付时间均不影响合作绩效,且需求变动不影响供应链成员的决策与总利润。     

Pricing Strategies in a Supply Chain with Multi-Manufacturer and a Common Retailer Under Online Reviews

Online reviews play an important role in consumer purchasing behavior when shopping online, and in turn affect pricing strategies of sellers. We consider a supply chain consisting of three competitive manufacturers and an e-tailer, which sells multiple substitutable products procured from different manufacturers. Considering reviews in terms of quality information and fit information, we study the effect of online reviews on consumers’ purchasing decisions as well as pricing strategies of manufacturers and the e-retailer. Through modelling customer choice with online reviews based on neo-Hoteling model and solving Stackelberg game composed by manufacturers and e-tailer, we obtain the optimal equilibrium prices of manufacturers and the e-tailer. And we distinguish two kinds of effect from online reviews: effect of the opinion bias in product quality and effect of the match informativeness. Furthermore, compared to the case without online reviews, we find online reviews improve a manufacturer’s optimal wholesale price, profit as well as the retailer’s optimal retailing price, when the adjusted quality revealed by reviews is high; however, online reviews can improve the e-tailer’s optimal profit, only when the standard deviation of products’ quality revealed by reviews is large enough. Last, we get that the increase of competing manufacturers’ quantity would change the dominance between two kinds of effect from reviews on supply chain members.