贝叶斯更新方法优化供应链风险策略——以提前期产品为例

本文主要探讨了"基于贝叶斯更新模型的供应链风险策略研究"这一主题，由楼心怡撰写，作为上海大学金融与经济学院硕士研究生的学位论文。研究背景是随着市场竞争加剧，企业面对日益复杂的供应链环境，其中产品需求的不确定性、市场风险的增加促使企业寻求有效控制供应链风险的方法。传统的VaR模型被CVaR条件风险模型所替代，后者考虑极端风险，具有次可加性和凸函数特性，但在追求利润上可能过于保守。 文章提出了一种新的组合决策方法——利润-CVaR决策方法，该方法在确保风险可控的同时，更有效地追求企业利润目标。由于供应链数据庞大，传统统计方法处理起来效率低下，因此贝叶斯方法因其适应性和灵活性被应用于风险评估。研究聚焦于具有提前期的产品，利用贝叶斯更新原理，基于正态分布的假设，通过样本估计更新先验分布，得出提前期产品的后验分布，发现其保持正态分布的特性。 论文进一步将利润-CVaR模型应用到提前期产品的决策问题上，探讨集中决策与分散决策的差异，并分析供应链成员的风险厌恶程度对决策的影响。通过构建两组对比模型，使用利润、条件风险和利润-CVaR三种风险度量方法，研究提前期产品与一般产品的最优订购策略。在整个过程中，涉及到了在不同生产时间段内构建风险度量模型，以及对整体最优提前期和订购量的比较，模型的复杂性导致部分求解需要依赖编程手段。 关键词：贝叶斯方法、供应链风险、提前期、条件风险、利润-CVaR。这项研究对于企业优化供应链管理、平衡风险与收益具有实际操作价值，展示了在现代商业环境中，结合统计学和决策理论的创新风险管理策略。