【摘 要】
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供应链管理是当前管理研究的热点和前沿领域,其主要目的是提高整个供应链的绩效。其中库存管理是供应链管理研究的一大热点,库存过多或过少都会造成企业的损失,如何来控制供应链上各节点企业的库存对于企业来说是非常重要的。研究人员以及从业者都认为,选择精确的需求预测方法就能实现精准库存控制。本文基于供应商和零售商组成的二级供应链,在ARIMA（1,1,1）需求模型下,研究四种不同的需求预测方法以及在四种预测方
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（No.12071112）；
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供应链管理是当前管理研究的热点和前沿领域,其主要目的是提高整个供应链的绩效。其中库存管理是供应链管理研究的一大热点,库存过多或过少都会造成企业的损失,如何来控制供应链上各节点企业的库存对于企业来说是非常重要的。研究人员以及从业者都认为,选择精确的需求预测方法就能实现精准库存控制。本文基于供应商和零售商组成的二级供应链,在ARIMA（1,1,1）需求模型下,研究四种不同的需求预测方法以及在四种预测方法下的期望库存水平。假设市场需求服从ARIMA（1,1,1）模型,供应商分别采用最小均方误差法、简单移动平均法、加权移动平均法和指数平滑法预测零售商的需求,根据平稳时间序列的统计性质,先推导出供应商预测的需求与市场需求之间的均方误差,在预测完成后,在均方误差的基础上又导出了供应商在对应预测方法下的期望库存水平。最后通过数值模拟,比较四种预测方法的预测效果,分析提前期和采样周期对预测的影响。研究结果表明,以均方误差为衡量指标比较四种预测方法,最小均方误差法预测效果最好,加权移动平均法次之,指数平滑法位居第三,最后是简单移动平均法;比较四种预测方法的期望库存水平,同样是最小均方误差法最小,加权移动平均法次之,指数平滑法位居第三,最后是简单移动平均法;减少提前期和增加预测样本数可以减小均方误差,提升预测准确率,降低期望库存水平。
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