基于卡尔曼滤波需求预测的牛鞭效应研究
C93; 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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| Veröffentlicht in: | 管理学报 2019, Vol.16 (5), p.775-782 |
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| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| creator | 陈佳莉 郭春香 |
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