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针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法 

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申请/专利权人:山东工商学院

摘要:本发明公开了一种在需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为偏好的测试方法,包括对被试者的实际决策值进行心理测量;被试者实际决策值与理论最优决策值的差异比较;被试者决策“锚定行为”偏好和“追逐行为”偏好的性质判定。本发明可以帮助被试者有针对性地调整自己的决策方案,以减少各种决策行为偏好所带来的系统性的决策偏差。

主权项:针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法,其特征在于:在设定的条件下,首先对被试者的决策值进行心理测量;然后将得到的被试者的实际决策值与理论最优决策值进行比较,将被试者的第n‑1期市场需求量与第n期实际订货量决策值进行比较;最后按照比较结果对被试者决策的“锚定行为”和“追逐行为”偏好进行判定。

全文数据:针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法技术领域[0001]本发明涉及供应链库存管理技术领域,具体涉及一种在需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为偏好的测试方法。背景技术[0002]在需求不确定的环境下,对短生命周期产品的订货和库存做出最优决策,是当今供应链库存管理的经典问题之一。决策者为了选择最优的订货量,必须权衡订货太少而带来的缺货成本过高,与订货太多而造成的剩货成本过高,通过确定“最优订货量”以实现最大化的期望利润。[0003]在需求不确定环境下进行决策,决策者凭借此前学过的全部供应链物流管理专业知识,不通过数学模型定量分析,能否对决策问题给出最优的决策方案?基于“前景理论”的决策行为研究已经证明了,在不确定的环境下进行决策,决策者的决策行为是“有限理性”的,决策者“完全理性”假设是不符合人类心理学事实的,这就意味着,在需求不确定的环境下,决策者凭借学过的全部供应链物流管理专业知识,不通过数学模型定量分析,给出的“最优订货量”决策方案是存在着系统性偏差的。[0004]问题的另一方面是,在企业日常的实际决策过程中,如何利用数学模型来进行定量分析哪?通常的教科书所能提供的供应链决策模型都是非常基础、非常简单的,企业日常的实际决策问题,有许多看起来是极其普通的,但是要进行数学建模定量分析往往是非常复杂的,其中一些问题虽然能够写出数学模型来,但要获得最优解又十分困难,甚至无法做至IJ。也就是说,企业实际日常的决策问题中,绝大多数的决策问题按[0005]照现有的方法是不可能运用数学模型进行精确计算的,没有数学模型定量分析,就无法进行最优决策。现有的企业供应链订货和库存实际决策,主要还是凭决策者的直观判定。[0006]根据“行为供应链管理”理论,不同的决策者在面对不确定环境下做决策时会表现出不同的决策行为偏好,并且这种决策行为偏好是持续性的、是有规律的。具有“锚定行为”偏好的决策者,在遇到特定的决策环境时(需求不确定环境下缺货罚款价格变化),会表现出“实际订货量偏离了理论最优决策值,他在面对某一个单位产品缺货罚款价格区间时,会表现出“订购太多”的有限理性行为;而对另外某一个单位产品缺货罚款价格区间,会表现出“订购太少”的有限理性行为。具有“追逐行为”偏好的决策者,在遇到特定的决策环境时需求不确定环境下缺货罚款价格变化),会表现出“实际订货量追逐前一次市场需求量”的有限理性行为。[0007]不管是具有“锚定行为”偏好的决策者,还是具有“追逐行为”偏好的决策者,不通过这种专业化的行为偏好测试,他们也许永远都不可能知道自己的这种行为偏好会给其决策结果带来系统性偏差,并且每一个决策者的行为偏好程度也是不一样的。在获知自己的决策行为偏好以后,在遇到特定的决策环境需求不确定环境下缺货罚款价格变化),进行相关决策时,就可以有针对性地调整自己的决策方案,从而减少各种决策行为偏好所带来的系统性的决策偏差。[0008]但是目前尚未有人提出针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为偏好的性质及程度测试的方法,也没有涉及该方法的相关报道。发明内容[0009]有鉴于此,本发明公开一种在需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为偏好的测试方法,填补行为供应链管理方面的空白,促进决策科学化。[0010]为实现本发明的目的,本发明公开的技术方案是:[0011]需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为偏好测试方法,在设定的条件下,首先对被试者的决策值进行心理测量;然后将得到的被试者的实际决策值与理论最优决策值进行比较,将被试者的第n-1期市场需求量与第η期实际订货量决策值进行比较;最后按照比较结果对被试者决策的“锚定行为”和“追逐行为”偏好进行判定。[0012]进一步地,所述设定的条件是:[0013]计算机软件系统模拟了由一个零售商和一个供应商组成的二级供应链系统,被试者扮演作为订货决策者的零售商,被试者要在每一期销售季到来之前进行订货,连续操作30期。针对每一次订货,被试者分别只有这一次订货的机会;如果在一个销售周期内的市场需求大于订货量,零售商也没有二次订货机会;如果在销售周期内市场需求大于订货量将出现缺货现象;反之,当市场需求小于订货量时会有剩余库存;每一次测试之前,计算机软件系统给出本次测试所涉及到的各项参数和测试环境包括:市场需求数、单位产品零售价格Ρ、单位产品采购成本c、单位未售出产品退货价格V、单位产品缺货罚款价格s、测试周期数、前期订货业绩的累计情况以及市场需求的分布类型、区间、均值及标准差,每一次测试过程中,计算机软件系统会根据测试需要使得所述单位产品缺货罚款价格s增加或者减少,而使得其他测试参数和测试环境保持不变。所述市场需求数是由计算机软件系统产生的随机数,被试者无法事先得知每一期市场需求的准确值,但是可以知道其分布类型、区间、均值及标准差。[0014]所述计算机系统是发明人利用VB开发的,其主要功能包括能产生市场需求随机数、根据测试要求设置相关变量和参数值、根据被试者输入系统的订货量决策值、以及各个相关变量和参数之间的数量关系,计算出被试者每次订货后的当期的实际利润或者亏损、累计的实际利润或者亏损、当期的剩余库存量或者缺货量、累计的剩余库存量或者缺货量。[0015]所述被试者的决策值是指被试者根据每次测试时已经获得的信息选择自己认为能够获得最大期望利润的实际订货量,称为被试者的决策值;[0016]所述心理测量是指根据“前景理论”,测试被试者在“需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化”做出决策时,其实际决策值与理论最优决策值之间的偏差规律。[0017]所述理论最优决策值是指基于期望效用理论计算出的理论最优订货量,其计算公式为:理论最优订货量其中:表示市场需求的概率分布函数,fX表示市场需求的概率密度。[0018]所述将得到的被试者的实际决策值与理论最优决策值进行比较是指:对两个不同测试参数下决策者的实际决策值与对应的理论最优决策值进行比较,用于衡量在这两个不同测试参数下,决策者的多期实际决策值与对应的理论最优决策值偏差的均值是否相等。采取的方法与步骤是:首先,分别计算在两个不同测试参数下,决策者每次实际决策值与对应的理论最优决策值的偏差值,得到对应条件下的两个偏差值序列;然后,利用两个偏差值序列数据,对在这两个不同测试参数下,两个偏差值序列的均值是否相等进行统计显著性检验。这是一个配对的t检验,判定规则是,如果111U2n-1其中,U2n-1为显著性水平为α,决策期数为η的临界值),则决策者具有“锚定”的有限理性行为;反之,则相反。判断规则的另一种表述为,如果p-valueta2n-2其中,U2n-2为t分布显著性水平为α,自由度为n-2的临界值),则决策者具有“追逐”的有限理性行为;反之,则相反。判断规则的另一种表述为,如果p-valueaα为事先给定显著性水平),则决策者具有“追逐”的有限理性行为;反之,则相反。随着计算机及统计软件的广泛应用,后一种判断规则的应用更加普及。后面的案例分析就采用后一种判定规则。[0019]对“锚定行为”的判定:[0020]在保持其他测试参数和测试环境不变的情况下,仅使测试参数“单位产品缺货罚款价格8”从81变化到S2,对被试者的二次订货量决策值每次30期订货决策值进行比较。[0021]Dsi={dsii,dsi2,......,dsi3。},表示被试者在s=si时的30其月订货量决策值;表示被试者在s=si时的30期订货量决策值的均值;ysi表示被试者在s=si时订货量决策值的期望值。[0022]Ds2={ds21,ds22,......,ds23〇},表示被试者在S=S2时的30期订货量决策值;表示被试者在S=S2时的30期订货量决策值的均值;yS2表示被试者在S=S2时订货量决策值的期望值。[0023]Qnsl表示在S=S1时的理论最优订货量值。[0024]Qns2表示在S=S2时的理论最优订货量值。[0025]如果ysl-Qnsl与(ys2-Qns2存在显著的差异,即可验证被试者在需求不确定环境下,针对缺货罚款价格的变化,零售商订货量决策行为测试中显示出:“被试者的订货量决策值’锚定’在某一个决策值的附近,即被试者的订货量决策值偏离了理论最优决策值,存在着对某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太少,或者对另外某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太多”的有限理性行为。[0026]如果Oisl-Qnsl与Ois2-Qns2没有显著的差异,即可验证被试者在需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试中不存在“被试者的订货量决策值’锚定’在某一个决策值附近”的有限理性行为。[0027]对“追逐行为”的判定:[0028]对被试者完成的η期订货量,测定本期订货量与前期市场需求量之间的相关关系,做出如下判断:[0029]1如果本期订货量与前期市场需求量之间有明显的相关关系,则可以判断:被试在需求不确定环境下决策,存在着“实际订货量追逐前一次市场需求量”的有限理性行为。[0030]2如果本期订货量与前期市场需求量之间无明显的相关关系,则可以判断:被试在需求不确定环境下决策,不存在着“实际订货量追逐前一次市场需求量”的有限理性行为。[0031]进一步地,所述前期订货业绩的累计情况包括当前累计库存量、前期利润或者亏损额、累计利润或者亏损额。[0032]与现有技术相比,本发明能非常简便和快速地测试出被试者的行为偏好,使其可以有针对性地调整自己的决策方案,以减少各种决策行为偏好所带来的系统性的决策偏差。具体实施方式[0033]实施例1,对XX公司采购部门经理进行订货量决策行为偏好的测试:[0034]通过对XX公司采购部门经理进行订货量决策行为偏好的测试结果分析,可以判定,被试者的订货行为存在着“订货量决策值锚定在某一个决策值的附近”的“锚定行为”;存在着“实际订货量追逐前一次市场需求量”的“追逐行为”。[0035]“锚定行为”和“追逐行为”是决策者在需求不确定情况下决策表现出的“有限理性行为”,“锚定行为”和“追逐行为”的结果都是导致决策者的实际订货量偏离了理论最优决策值,即“对某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太少,或者对另外某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太多”。[0036]测试步骤如下:[0037]1、给被试者讲解测试问题的背景、各个测试参数之间的数量关系,以及计算机软件的使用方法,确认被试者真正理解了测试问题。[0038]2、给出测试环境、测试参数以及测试问题[0039]测试环境:市场需求:均匀分布(10,110。[0040]测试参数:单位产品零售价格P=100,单位产品采购成本c=60,单位未售出产品退货价格V=10。[0041]测试问题:单位产品缺货罚款价格从最初的S=IO,上升到s=30,其他测试参数和测试环境保持不变,请被试者选择最优的订货量,每一次测试重复完成η=30次订货。[0042]3、被试者根据要求完成实际决策值[0043]测试完成后,被试者将自己的决策值输入计算机软件系统,计算机软件系统会生成被试者的实际决策值表,详见表1。[0044]表1.被试者实际决策值汇总[0045][0046]4、确定理论最优订货量值[0047][0048]根据上述公式分别计算在市场需求服从均匀分布(10,110,单位产品零售价格P=100,单位产品采购成本C=60,单位未售出产品退货价格V=10,单位产品缺货罚款价格S=10和s=30的理论最优订货量决策值,详见表2。[0049]表2.被试者实际决策值及理论最优决策值汇总[0050][0051]5、对被试者“锚定行为”判定[0052]使用SPSS软件,根据表2中的数据,依据本发明所提出的对“锚定行为”的判定规贝IJ,对进行检验,得到表3所示的检验结果。[0053]表3对被试者“锚定行为”的t检验结果[0054][0055]被试者“锚定行为”测试结论[0056]由于p-value=0.089a=0.1p-value即上表中的Sig.双侧),因此在0·1的显著性水平下拒绝原假设Ho。检验结果表明,被测试者在上述测试条件下的订货量决策行为显示出:“被试者的订货量决策值’锚定’在某一个决策值的附近,即被试者的订货量决策值偏离了理论最优决策值,存在着对某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太少,或者对另外某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太多”的有限理性行为。[0057]6、对被试者“追逐行为”判定[0058]使用SPSS软件,根据表1中的数据,去掉η=1时的被测试者的订货量决策值,将被试者的第η-1期市场需求量与第η期实际订货量决策值配对排序形成表4。[0059]表4.被试者的第η-1期市场需求量与第η期实际订货量决策值配对排序[0060][0061][0062]依据本发明所提出的对“追逐行为”的判定规则,使用SPSS软件,分别对p=100和p=80时:进行检验,得到表5.所示的检验结果:[0063]表5.对被试者“追逐行为”的t检验结果[0064][0065]被试者“追逐行为”测试结论[0066]无论s=10,还是s=30,都有p-value=0.000α=〇.〇5,因此拒绝原假设Ho。检验结果表明,本期订货量与前期市场需求量之间有明显的相关关系,可以判断:被试在需求不确定环境下决策,存在着“实际订货量追逐前一次市场需求量”的有限理性行为。

权利要求:1.针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法,其特征在于:在设定的条件下,首先对被试者的决策值进行心理测量;然后将得到的被试者的实际决策值与理论最优决策值进行比较,将被试者的第n-1期市场需求量与第η期实际订货量决策值进行比较;最后按照比较结果对被试者决策的“锚定行为”和“追逐行为”偏好进行判定。2.根据权利要求1所述的针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法,其特征在于:所述设定的条件是:计算机软件系统模拟了由一个零售商和一个供应商组成的二级供应链系统,被试者扮演作为订货决策者的零售商,被试者要在每一期销售季到来之前进行订货,连续操作30期;针对每一次订货,被试者分别只有这一次订货的机会;如果在一个销售周期内的市场需求大于订货量,零售商也没有二次订货机会;如果在销售周期内市场需求大于订货量将出现缺货现象;反之,当市场需求小于订货量时会有剩余库存;每一次测试之前,计算机软件系统给出本次测试所涉及到的各项参数和测试环境包括:市场需求数、单位产品零售价格Ρ、单位产品采购成本c、单位未售出产品退货价格V、单位产品缺货罚款价格s、测试周期数、前期订货业绩的累计情况以及市场需求的分布类型、区间、均值及标准差,每一次测试过程中,计算机软件系统会根据测试需要使得所述单位产品缺货罚款价格s增加或者减少,而使得其他测试参数和测试环境保持不变;所述市场需求数是由计算机软件系统产生的随机数,被试者无法事先得知每一期的准确值,但是可以知道其分布类型、区间、均值及标准差;所述被试者的决策值是指被试者根据每次测试时已经获得的信息选择自己认为能够获得最大期望利润的实际订货量,称为被试者的决策值;所述心理测量是指根据“前景理论”,测试被试者在“需求不确定环境下针对退货价格变化”做出决策时,其实际决策值与理论最优决策值之间的偏差规律;所述理论最优决策值是指基于期望效用理论计算出的理论最优订货量,其计算公式为:理论最优订货i,其中:表示市场需求的概率分布函数,ίλ表示市场需求的概率密度;所述将得到的被试者的实际决策值与理论最优决策值进行比较是指:对两个不同测试参数下决策者的实际决策值与对应的理论最优决策值进行比较,用于衡量在这两个不同测试参数下,决策者的多期实际决策值与对应的理论最优决策值偏差的均值是否相等;采取的方法与步骤是:首先,分别计算在两个不同测试参数下,决策者每次实际决策值与对应的理论最优决策值的偏差值,得到对应条件下的两个偏差值序列;然后,利用两个偏差值序列数据,对在这两个不同测试参数下,两个偏差值序列的均值是否相等进行统计显著性检验;判定规则是:如果,则决策者具有“锚定”的有限理性行为;反之,则相反;其中,为显著性水平为》,决策期数为η的临界值;所述将得到的被试者的第η-I期市场需求量与第期实际订货量决策值进行比较是指:对被试者的第η-1期市场需求量与第η期实际订货量决策值进行相关分析,采取的方法与步骤是:首先,计算第η-I期市场需求量与第期订货量之间的简单相关系数;然后,计算检验统计量的值,并根据该值的大小作出判断:如果,则决策者具有“追逐”的有限理性行为;反之,则相反;其中,为t分布显著性水平为、自由度为n-2的临界值;对“锚定行为”的判定:在保持其他测试参数和测试环境不变的情况下,仅使测试参数“单位产品缺货罚款价格8”从81变化到S2,对被试者的二次订货量决策值即每次30期订货决策值进行比较:表示被试者在S=Si时的30期订货量决策值:表示被试者在S=si时的30期订货量决策值的均值;表示被试者在S=si时订货量决策值的期望值;,表示被试者在S=S2时的30期订货量决策值;,表示被试者在S=S2时的30期订货量决策值的均值;爲2表示被试者在S=S2时订货量决策值的期望值;表示在S=S2时的理论最优订货量值;表示在S=S2时的理论最优订货量值;如果:存在显著的差异,即可验证被试者在需求不确定环境下,针对缺货罚款价格的变化,零售商订货量决策行为测试中显示出:“被试者的订货量决策值’锚定’在某一个决策值的附近,即被试者的订货量决策值偏离了理论最优决策值,存在着对某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太少,或者对另外某一个单位产品缺货罚款价格区间的产品订购太多”的有限理性行为。3.如果!没有显著的差异,即可验证被试者在需求不确定环境下针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试中不存在“被试者的订货量决策值’锚定’在某一个决策值附近”的有限理性行为;对“追逐行为”的判定:对被试者完成的η期订货量,测定本期订货量与前期市场需求量之间的相关关系,做出如下判断:1如果本期订货量与前期市场需求量之间有明显的相关关系,则可以判断:被试在需求不确定环境下决策,存在着“实际订货量追逐前一次市场需求量”的有限理性行为;2如果本期订货量与前期市场需求量之间无明显的相关关系,则可以判断:被试在需求不确定环境下决策,不存在着“实际订货量追逐前一次市场需求量”的有限理性行为。4.根据权利要求1所述的针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法,其特征在于:所述计算机系统是利用VB开发,能产生市场需求随机数,根据测试要求设置相关变量和参数值、根据被试者输入系统的订货量决策值、以及各个相关变量和参数之间的数量关系,计算出被试者每次订货后的当期的实际利润或者亏损、累计的实际利润或者亏损、当期的剩余库存量或者缺货量、累计的剩余库存量或者缺货量。5.根据权利要求2所述的针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法,其特征在于:两个偏差值序列的均值是否相等进行统计显著性检验的另一种判断规则为:如果,则决策者具有“锚定”的有限理性行为;反之,则相反;其中获为事先给定显著性水平。6.根据权利要求2所述的针对缺货罚款价格变化的零售商订货量决策行为测试方法,其特征在于:决策者具有“追逐”的有限理性行为的另一种判断规则为,如果,则决策者具有“追逐”的有限理性行为;反之,则相反;其中泛为事先给定显著性水平。

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