煤炭供应链牛鞭效应的量化分析与参数影响

本文主要探讨了煤炭供应链中的牛鞭效应问题，通过构建一个由煤炭勘探开采企业和煤炭销售运输企业构成的两级供应链模型。研究假设煤炭市场需求遵循SARMA（季节性自回归移动平均）时间序列过程，这是一种在具有季节性和趋势成分的动态系统中常见的预测模型。 在这个模型中，煤炭销售运输企业采用了MA（移动平均）技术来预测市场需求，并运用Order-up-to库存策略来管理供应链。Order-up-to策略是一种预先根据预测的需求量进行补给的库存策略，可能导致需求波动被放大，从而产生牛鞭效应，即供应链上各环节对需求信息的传递过程中，信息失真和过度反应的现象。 作者针对模型中的关键参数，如季节性自回归系数(ρ)，季节性移动平均系数(θ)，季节性循环周期(L)，订货提前期(k)以及历史数据个数(S)进行了深入的理论分析。研究发现，当0＜ρ＜1和0＜θ＜1时，即存在一定程度的季节性和自回归性时，煤炭供应链不可避免地会出现牛鞭效应。同时，供应链牛鞭效应的程度受到这些参数的具体数值影响： 1. 季节性循环周期(L)：当L处于一定范围内，即L≤k≤S时，牛鞭效应较小，说明适当的季节性周期对降低供应链波动有积极作用。 2. 季节性自回归系数(ρ)：虽然季节性自回归系数的增加可能预示着更高的波动性，但并不总是能直接导致牛鞭效应的增加，这表明需要结合其他因素来评估其实际影响。 3. 季节性移动平均系数(θ)：减小θ可以有效减轻供应链中的过度反应，从而有助于减少牛鞭效应。 4. 订货提前期(k)：提前期过短可能导致信息传递迅速，加剧供应链中的不稳定，而适当延长提前期则可能有助于缓解这种效应。 5. 历史数据个数(S)：更多的历史数据可以帮助企业更准确地预测市场需求，从而在一定程度上降低牛鞭效应的影响。 本研究通过定量分析，揭示了煤炭供应链中牛鞭效应的产生条件及其影响因素，为煤炭供应链的优化管理提供了理论依据，帮助企业制定有效的库存策略，降低运营成本并提高供应链效率。