عنوان انگلیسی: The multivariate bullwhip effect
سال نشر: ۲۰۱۸
نویسنده: Chaitra H. Nagaraja,Tucker McElroy
تعداد صفحه فارسی: ۲۱ – تعداد صفحه انگلیسی: ۱۱
دانشگاه: Center for Statistical Research and Methodology, U.S. Census Bureau, 4600 Silver Hill Road, Washington, DC 20233, USA,Strategy and Statistics Area, Gabelli School of Business, Fordham University, Martino Hall, 45 Columbus Ave., RM 516, New York, NY 10023, USA
نشریه: Process Safety and Environmental Protection
کیفیت ترجمه: ترجمه پلاس
چکیده
یک اثر شلاقی چند متغیره برای محصولات m با یک سیاست موجودی – بهبود یافته توسعه داده میشود.مدلهای تقاضا تحت بررسی مجموعهای از سریهای زمانی بردار ایستا با نمایش Wold هستند که برای آن فرمولهای پیشبینی عمومی در دسترس هستند، که منجر به یک کلاس بزرگ از مدلهای ممکن میشود (از جمله ناپایداری متحرک).مثالهایی برای مدلهای تقاضای مشترک و پیادهسازی روی دادههای فروش ارایه شدهاست.مشاهده میشود که رویکرد چند متغیره، مکانیسمهای درک و کاهش اثر شلاقی را از طریق به اشتراک گذاری اطلاعات افقی، به ویژه برای مورد تقاضای ناپایداری، ایجاد میکند.در محیط ایستا، رویکرد تنها نسبت به کاهش اثر شلاقی را می توان با مدیریت رابطه بین روابط متقابل و زمان رهبری به دست آورد.روشی برای تعیین اینکه آیا یک رویکرد چند متغیره یا یک متغیره اثر شلاقی کمتری ایجاد میکند یا نه، پیشنهاد شدهاست.
Abstract
A multivariate bullwhip expression for m products with an order-up-to inventory policy is developed. The demand models under consideration are differenced stationary vector time series with a Wold representation for which general forecasting formulas are available, resulting in a large class of possible models (including nonstationary ones). Examples are provided for common demand models and implemented on sales data. It is found that the multivariate approach gives rise to mechanisms for understanding and reducing the bullwhip effect through horizontal information sharing, particularly for the nonstationary demand case. In the stationary setting, a more nuanced approach to bullwhip reduction can be achieved by managing the relationship between cross-correlations and lead-times. A method of determining whether a multivariate or univariate approach generates a lower bullwhip effect is proposed.
امتیاز شما: