需求预测和供应链协调对长鞭效应的影响分析

运用自适应过滤、滑动平均和指数平滑预测方法分析多阶段供应链中长鞭效应．分析结果表明，在运用自适应过滤预测方法时，供应链不一定存在长鞭效应，文章进一步提出该预测方法前提下长鞭效应存在的条件；在运用滑动平均和指数平滑预测方法时，长鞭效应总是存在．根据三种预测方法的分析结果得出，适当的预测参数和供应链协调可以减小长鞭效应．并在此基础上，比较分析三种预测方法条件下供应链协调时需求参数对长鞭效应的影响规律，结果表明，预测方法不同，需求参数对长鞭效应的影响规律也有所不同．     

二级供应链系统的动力学仿真

提出将供应商管理库存细分为需求拉动式供应商管理库存和计划推动式供应商管理库存.应用系统动力学方法对传统供应链、需求拉动式供应商管理库存和计划推动式供应商管理库存等三种供应链管理模式进行建模和仿真.放松了一些传统约束,如常见的配送中心无限能力假设,将配送中心不同库存管理方式引入模型.通过仿真,从零售商库存波动变化、长鞭效应减弱程度和供应链总成本多个角度证明了推式供应商管理库存的优越性.证明了除了累积提前期以外,长鞭效应还与信息共享时的库存、生产控制方式有关.     

供应链时滞系统模型及其牛鞭效应的H∞控制

在供应链管理时滞连续系统模型基础上，建立了一个供应链管理多层时滞离散系统模型，采用供应链上游库存、订货、销售、生产波动方差之和与下游客户层需求量波动方差之和的比例描述牛鞭效应，分析了多层时滞系统牛鞭效应．提出顾客末端需求波动最差条件下的H∞控制方法，以抑制牛鞭效应．这一方法本质就是供应链末端需求波动最差情况下制定供应链管理的最优决策，并且以一个供应链多层时滞系统为对象进行了供应链牛鞭效应的H∞控制仿真实验．     

开发时滞在房价上涨中的中介效应研究

因开发时滞已成为限制房屋供应效率的核心因素,受国内土地杠杆不断提升现象启发,我们试图验证两者的作用机制.我们首先利用实物期权模型,建立更贴近实际的二重随机微分方程,定量测算土地杠杆和开发时滞的非线性交互机制.局部均衡模型显示,在市场预期稳定的情况下,土地开发周期主要由土地杠杆(即土地价值与房屋价值的比例)决定.2002-2015年全国31个省域的面板数据回归结果显示,在有效控制人口密度等外部因素的影响后,平均来看,土地杠杆每提高100个百分点,当年开发时滞提高20个百分点.在经过时间趋势、外生事件冲击和地区位置等稳健性检验后,这一结论仍然成立.继而,建立三阶段中介效应模型,计算得到整体的中介效应为46%,但随着土地杠杆的提升,相较于时滞的间接途径,直接成本效应已成为影响房价的主要途径.而在此过程中,开发时滞对房价的影响始终是相对稳定且显著的.同时,土地杠杆存在类似的加速器效应,即随着从较低状态提高到较高状态,土地杠杆对房屋价格的正向溢出效应更强,作用力度提高约80%.上述研究证实,忽视土地杠杆过高对房地产市场的负面作用、单纯从需求端控制房价可能是不足的,凸显了从土地供给端进行结构性改革的重要性,需要将管理开发时滞纳入房地产调控整体政策框架中.     

信息对供应链的影响研究

利用一种简单的供应链模型，研究供应链过程中的牛鞭效应，本文的研究显示，供应链各成员之间的信息交换和合作可以减少牛鞭效应的负面影响，降低制造商的安全库存，减少供应链过程中的资源浪费。     

时滞混沌系统中时滞反馈控制的研究

时滞反馈控制作为一种重要和实用的混沌控制方法受到广泛关注。研究成果主要集中于非时滞系统,时滞系统研究得很少。本文主要研究混沌离散时滞系统中不稳定平衡点的镇定问题。将时滞反馈控制方法在非时滞系统中所具有的“奇数局限性”推广到时滞系统,并利用根轨迹原理,提出改进的时滞反馈控制策略,从而在本质上克服这种固有的局限性。     

供应链间的横向竞争与并购效应

基于企业竞争模式逐渐转变为供应链间竞争模式的观点,研究了供应链间的横向竞争和并购效应,重点考察了以可观察与不可观察合约为主导的供应链间竞争模式,及其横向并购后的供应链与各个环节的利润和市场变化情况。这些研究为企业并购决策,以及并购后的供应链整合提供了理论基础和决策指导。     

闭环供应链牛鞭效应分析

运用控制理论,通过建立闭环供应链多级库存系统的z域模型,构造了牛鞭效应的传递函数.分析表明:最佳回收策略是全部回收;生产提前期和回收延迟时间对牛鞭效应有影响,且存在最优值.     

一类线性时滞系统的时滞依赖稳定性研究

针对一类带有参数不确定性的线性时滞系统,研究其时滞依赖稳定性问题。采用改进的Lyapunov-Krasovskii泛函方法给出了线性时滞系统基于线性矩阵不等式的时滞依赖稳定的充分条件,在定理的证明中结合牛顿公式改进了一系列二次型积分不等式,从而有效降低了定理保守性。最后给出2个计算实例,通过与现有方法的比较可以看出本文方法的更加有效,且得到的最大时滞具有更小的保守性。     

ARMA(1,1)需求条件下需求信息延迟对两级供应链牛鞭效应和平均成本的影响

为了分析需求信息延迟对供应链绩效的影响,考虑由一个零售商和一个制造商所组成的两级供应链,顾客需求满足ARMA(1,1)过程。首先从理论上建立需求信息不延迟与需求信息延迟时零售商和制造商订单量波动程度的定量描述模型,通过两种情形下的比较分析得出:当需求自回归系数为正数时,需求信息延迟将减小牛鞭效应,当需求自回归系数为负数时,需求信息延迟将提高牛鞭效应;其次运用仿真方法对需求信息延迟与需求信息不延迟时制造商和零售商的平均成本进行了比较分析,同样得出:当需求自回归系数为正数时,需求信息延迟将降低制造商和零售商的平均成本,而需求自回归系数为负数时,需求信息延迟将提高制造商和零售商的平均成本。     

基于系统动力学的供应链稳定性研究

为了提高供应链系统的稳定性,基于系统动力学方法建立了具有两种典型延迟模式(一阶指数延迟和纯时间延迟)的二级供应链系统模型,并定义了供应链稳定性概念及判据。通过对模型进行仿真,得到了不同含义下供应链系统的稳定边界,统一了不同研究方法的结论。结果表明,供应链的稳定性主要取决于系统的反馈控制结构,决策者主观偏好与外部环境必须通过反馈控制结构才能影响系统稳定性,加强信息共享有利于提高系统稳定性并削弱牛鞭效应。     

基于模糊Petri网的供应链牛鞭效应的成因与控制建模分析

从信息流角度,建立了基于模糊Petri网的牛鞭效应成因与控制模型,给出了相应的模糊推理算法,通过仿真分析,验证了一些重要结果。该模型描述了供应链中信息对决策的影响及供应链成员同步运作的现象,将供应链中牛鞭效应成因与控制可视化,为牛鞭效应问题的进一步研究提供一个新的思路。     

改善供应链库存管理绩效的系统思考——以啤酒游戏为例

运用基于系统动力学的动态研究的方法,以啤酒游戏为例,从动态复杂性的视角,探讨了改善供应链库存管理绩效的影响因素和解决方案。认为"系统结构""控制策略"和"控制参数"是影响供应链库存管理绩效的3类要素,提出了调整订货周期匹配订货提前期的"结构性解决方案"、基于考虑已发出订单和在途货物量的"策略性解决方案"和基于参数控制的"操作性解决方案"。并且,通过系统仿真分析和人工试验,研究了这3类要素在集中控制和分散控制模式下对库存绩效的影响。结果表明,这3类解决方案在集中控制模式下的有效性依次递增,而在分散控制模式下的有效性依次递减。该结果展示了多级供应链库存系统的动态复杂性,以及系统思考在处理动态复杂性方面的重要性和有效性。     

网络化制造环境下离散供应链系统预测控制策略

针对离散供应链系统中客户需求的高度不确定性，提出最小方差控制方法。该方法相对于传统的预测控制策略，更适合于追踪需求变化减少或消除“牛鞭效应”。首先，将具有z变换的各单元传递函数整合成一个闭环传递函数，以此为整个供应链网络建模，采用白回归移动平均模型描述客户需求趋势，并通过客户需求预测确定两种库存目标水平。其次，建立基于订单策略的目标函数，利用最小方差预测器处理客户需求，提出了供应链的性能指标函数和“牛鞭效应”的分析方程，并通过设定最小方差控制器参数调节超额库存和未交付订货。最后，仿真结果表明最小方差控制在预测市场变化、追踪客户动态需求和保持合理库存水平上是可行和有效的。     

基于不同预测技术的供应链牛鞭效应分析

以H.L.Lee提出的消费需求AR(1)自相关模型为基础,在假定采用订货点库存策略的前提下,分别推导出了零售商采用移动平均法、一次指数平滑法预测及均方误差优化预测市场需求时,生产商所面对的需求波动,建立三种需求预测技术对一个两级供应链牛鞭效应影响的量化模型及仿真模型并进行了验证,分析了不同预测技术对供应链牛鞭效应的影响及适用范围.     

自适应报价因子均匀分布时的煤电供应链牛鞭效应及库存偏差

通过构建煤炭企业和竞争型燃煤电厂组成的二级供应链,讨论了电厂采用自适应报价策略竞价时煤电供应链的牛鞭效应。结果发现：无论风电是否并网,报价因子均匀分布时,电厂偏好往期最优报价的决策产生的牛鞭效应比偏好固定报价小,并且此时各电厂的库存接近最优水平,报价决策偏好的一致性有利于削弱牛鞭效应的同时降低库存偏差。     

基于ARMA（1,1）需求的多级供应链牛鞭效应仿真

在市场需求信息为ARMA(1,1)平稳可逆时间序列模型的前提下,首次建立了多级供应链各级成员以均方误差优化预测技术预测市场需求,以订货点法来确定订货量时多级供应链牛鞭效应理论及仿真模型,并利用仿真模型对多级供应链的整体牛鞭效应及其影响因素进行了详细的分析,研究表明供应链牛鞭效应和相关系数ρ与滑动平均系数θ之间的相互关系有关.     

生产能力变异性对供应链牛鞭效应的影响

分析了工厂生产能力分别服从正态分布、指数分布和β分布,并且需求为一阶自回归AR(1)过程的情况下,生产能力变异性对供应链中牛鞭效应的影响。所得结论为:①工厂生产能力的变异性可以导致牛鞭效应;②工厂生产能力的增大本身可以缓冲需求不确定性对供应链中牛鞭效应的影响,但生产能力的变异性对牛鞭效应的影响比生产能力大小对牛鞭效应的影响更敏感。