基于CVaR约束下奖励策略的风险决策模型研究

论文摘要

经济的快速增长,市场竞争程度加剧,消费者需求愈加显示出个性化和多样化等,这些变化都迫使供应链参与者谋求新的营销策略去缩短交货期、提高产品质量、降低运作成本以及改善服务等。为了增强竞争力,规避风险,占领更大的市场份额,供应链中的上游企业经常通过奖励策略、数量折扣策略等手段去激励下游企业,达到一种风险共担、利润共享的局面。在此背景下,供应链风险管理应运而生,供应链参与者意识到不能把期望利润最大化作为唯一的目标,必须加强自身的风险管理能力。本文在对供应链风险管理等文献进行综述的基础上,研究了由零售商和供应商组成的两级供应链中最新的营销模式——奖励策略。我们认为零售商和供应商风险产生的根本原因是客户需求的不确定性和供需双方的不平衡性。本文主要做了下面几项工作:1.基于CVaR约束,研究了奖励策略下单阶段的零售商风险决策问题。在分析了零售商的利润函数和损失函数的基础上,建立了零售商最小化损失CVaR值和损失CVaR值在可接受的约束下利润最大化的两个风险决策模型,求解结果证明,当奖励因子b越大、退货损失差额w - s越小、风险承担能力β越强时,零售商的订货量和利润总值越大。2.基于CVaR约束,研究了奖励策略下两阶段的零售商订货与供应商批发定价风险决策问题。我们假设需求信息是公开的,在分析了供应商的利润函数和损失函数的基础上,分别以零售商最小化损失CVaR值和损失CVaR值在可接受的约束下利润最大化为目标函数,和供应商在损失约束下利润最大化为目标建立了两个双层规划的联合风险决策模型,借助Matlab 7.01对模型进行了数值试验,证明了两个模型都能有效的求解供应链参与者联合风险决策问题。最后的灵敏度分析说明了,合作让利能够使供应链参与者的利润都增加,而恶性循环最后都是双方备受损失。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究的目的和意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 供应链管理研究现状
• 1.3.2 风险管理研究现状
• 1.3.3 激励机制研究现状
• 1.4 研究的内容和方法
• 1.5 本文的创新点
• 2 相关理论基础和文献综述
• 2.1 风险度量准则
• 2.1.1 均值-方差模型及其变种
• 2.1.2 风险估值——VaR
• 2.1.3 条件风险值——CVaR
• 2.2 供应链管理
• 2.2.1 传统供应链管理
• 2.2.2 逆向物流与闭环供应链管理
• 2.3 Monte Carlo 方法
• 2.4 Matlab 简介
• 2.5 双层规划
• 3. 基于 CVAR 约束，奖励策略下的单阶段零售商风险决策问题
• 3.1 问题的描述及参数设定
• 3.2 最优决策模型分析
• 3.3 零售商的单阶段订货风险决策模型
• 3.4 数值实验
• 3.4.1 奖励因子b 的变化给零售商的影响
• 3.4.2 退货损失差额w- s 对零售商利润的影响
• 3.4.3 风险承担能力因子对零售商的影响
• 3.5 小结
• 4. 基于 CVAR 约束，奖励策略下的两阶段零售商订货与供应商批发定价风险决策问题
• 4.1 问题的描述及参数设定
• 4.2 供应商问题
• 4.3 零售商问题
• 4.4 最优决策双层规划模型
• 4.5 模型求解
• 4.5.1 模型4 的求解
• 4.5.2 模型5 的求解
• 4.6 灵敏度分析
• 4.7 小结
• 5. 总结和展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要科研成果