【摘 要】
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需求信息失真是牛鞭效应的根源,选择合适的需求预测技术是改善牛鞭效应的关键。卡尔曼滤波因其动态更新、无需存储大量历史数据等特点,常用于非平稳需求过程的预测。基于此,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471123,71871150),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(skqy201621),四川大学创新火花项目库资助项目(2018hhs-35).
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需求信息失真是牛鞭效应的根源,选择合适的需求预测技术是改善牛鞭效应的关键。卡尔曼滤波因其动态更新、无需存储大量历史数据等特点,常用于非平稳需求过程的预测。基于此,构建卡尔曼滤波需求预测模型,测度不同提前期下的牛鞭效应,研究提前期及模型参数变化对牛鞭效应的影响。研究表明:提前期越长,牛鞭效应越强烈;提前期为2,多数情况下可通过卡尔曼滤波需求预测避免牛鞭效应;提前期大于2,对于同种生命周期状态的产品,无促销活动产生的牛鞭效应小于有促销活动产生的牛鞭效应,但促销力度对牛鞭效应大小无显著影响。
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