基于供應(yīng)鏈的卷煙市場需求預(yù)測方法研究綜述

李曉莉

摘要：對卷煙市場供應(yīng)鏈發(fā)展情況和傳統(tǒng)的需求預(yù)測預(yù)測方法進(jìn)行了概述，在此基礎(chǔ)上提出了供應(yīng)鏈管理的牛鞭效應(yīng)以及牛鞭效應(yīng)對供應(yīng)鏈管理的危害，并從學(xué)者的研究中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的預(yù)測方法存在明顯的牛鞭效應(yīng)，最后，對基于供應(yīng)鏈的卷煙市場需求預(yù)測方法進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈；需求預(yù)測；牛鞭效應(yīng)

供應(yīng)鏈管理在當(dāng)今社會具有重要的地位，近幾年，卷煙行業(yè)供應(yīng)鏈改革也取得了令人矚目的成就，“按客戶訂單組織貨源”的全國推廣工作進(jìn)行的如火如荼，而“按客戶訂單組織貨源”工作的最基礎(chǔ)工作是要建立起卷煙市場需求預(yù)測系統(tǒng)，這是驅(qū)動整個供應(yīng)鏈的重要因素，合理有效的預(yù)測方法，可以降低庫存成本，為制定生產(chǎn)計劃提供依據(jù)，提高供應(yīng)鏈的整體效率。但是，由于供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)，傳統(tǒng)的預(yù)測方法效果不盡人意，因此，需要對基于供應(yīng)鏈的需求預(yù)測方法進(jìn)行探索，以提高預(yù)測精度，減弱牛鞭效應(yīng)，提高卷煙市場供應(yīng)鏈的整體效率。

1卷煙供應(yīng)鏈發(fā)展情況概述

卷煙行業(yè)于2003年開始了工商體制改革，將負(fù)責(zé)卷煙制造的工業(yè)企業(yè)分離出來，在行業(yè)內(nèi)引入競爭機(jī)制。在體制上實現(xiàn)變革的同時，國家煙草專賣局2005年開始在大連、深圳、杭州三地進(jìn)行“按客戶訂單組織貨源”的試點，這被稱作是“具體實現(xiàn)的一場深刻的革命”，原一體化的工商供應(yīng)鏈被切斷。2006年，“按客戶訂單組織貨源”工作延伸到浙江、山東、山西三省。2007年，煙草行業(yè)在堅持煙草專賣體制前提下，不斷深入推進(jìn)以市場為取向的改革，“訂單供貨”試點工作由三省三市擴(kuò)大到36個重點城市。國家煙草專賣局出臺了《“2008年按客戶訂單組織貨源”推廣工作方案》，“按客戶訂單組織貨源”工作在36個重點城市的基礎(chǔ)上進(jìn)一步推廣到了全行業(yè)。

2卷煙市場傳統(tǒng)需求預(yù)測方法綜述

對卷煙市場的預(yù)測主要集中于傳統(tǒng)的預(yù)測方法，這些方法主要有：移動平均、指數(shù)平滑、線性回歸、時間序列分解、時間序列預(yù)測法、灰色預(yù)測等方法。

George Hondroyiannis（1997）[1]對希臘的卷煙消費用Johansen協(xié)整進(jìn)行了分析，并估計了短期和長期的收入和價格彈性。Bwo-Nung Huang等（2004）[2]用面板數(shù)據(jù)模型研究了42個州和華盛頓地區(qū)價格、收入、稅收、禁煙運動等對卷煙需求的影響。沈航等（2006）[3]利用物元和可拓集合中的關(guān)聯(lián)函數(shù)建立預(yù)測模型，通過聚類分析得到預(yù)測結(jié)果。鄒亮（2007）[4]分析了2003～2006 年懷化市卷煙市場的需求變化規(guī)律，采用時間序列分解模型對懷化市煙草公司歷史銷售數(shù)據(jù)的趨勢特征、季節(jié)波動和周期性進(jìn)行了測算，預(yù)測得出該市場2007 年各月卷煙需求量。劉紅飛（2007）[5]采用灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測方法，以2000 至2005 年廣東卷煙消費量與生產(chǎn)總值(GDP)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，就卷煙消費量與廣東省生產(chǎn)總值(GDP)之間建立一個雙變量的灰色系統(tǒng)模型GM(1,2)，以此來對廣東省的卷煙消費需求增長趨勢進(jìn)行量化研究。白遠(yuǎn)良等（2007）[6][7]研究了卷煙消費與居民消費支出、卷煙價格、區(qū)差異、經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)升級、城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)、農(nóng)村居民消費支出以及卷煙平均消費傾向變化等宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，根據(jù)Theil-Barten 修正模型建立了四個卷煙需求模型，對我國卷煙需求進(jìn)行了實證分析。

3供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)

20世紀(jì)60年代，F(xiàn)orrester在其出版的《工業(yè)動力學(xué)》的書中最早提出了牛鞭效應(yīng)的概念，得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。所謂牛鞭效應(yīng)就是指供應(yīng)鏈下游消費需求輕微變動而導(dǎo)致的上游企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營安排劇烈波動的現(xiàn)象。這與我們在揮動鞭子時手腕稍稍用力，鞭梢就會出現(xiàn)的大幅度擺動的現(xiàn)象相類似。于是，人們就將這種現(xiàn)象稱為牛鞭效應(yīng)。

牛鞭效應(yīng)是供應(yīng)鏈管理的重要障礙，它會導(dǎo)致過量庫存，使有效需求得不到滿足，造成管理混亂，使整個供應(yīng)鏈的運作效率下降。隨著供應(yīng)鏈運作的企業(yè)越多，這種效應(yīng)越加明顯，整個供應(yīng)鏈的管理會變得十分復(fù)雜、困難。

有學(xué)者對傳統(tǒng)預(yù)測方法的牛鞭效應(yīng)進(jìn)行量化分析，F(xiàn)rank Chen等（2000）[8]在簡單的只考慮零售商和制造商的兩節(jié)點供應(yīng)鏈，用移動平均和指數(shù)平滑的預(yù)測方法，通過指標(biāo)Var(q)/Var(D) 對牛鞭效應(yīng)進(jìn)行了量化分析，其中Var(q) 和Var(D)分別表示供應(yīng)商與零售商需求的方差，并且進(jìn)行了模擬試驗，還將結(jié)果擴(kuò)展到多節(jié)點供應(yīng)鏈中。劉紅，王平（2007）[9]在假定采用訂貨點庫存策略的前提下并且雙方的行為都是在無限離散的時間里發(fā)生的，分別推導(dǎo)出了零售商采用移動平均法、一次指數(shù)平滑法預(yù)測及均方誤差優(yōu)化預(yù)測市場需求時，生產(chǎn)商所面對的需求波動，結(jié)果顯示，用移動平均和指數(shù)平滑進(jìn)行預(yù)測存在牛鞭效應(yīng)。

4基于供應(yīng)鏈的需求預(yù)測的優(yōu)化研究

從以上分析可以看出，有必要對基于供應(yīng)鏈的需求預(yù)測進(jìn)行優(yōu)化研究，以減弱供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)，提高預(yù)測精度，這對于卷煙市場具有重要的意義。

要減弱整體供應(yīng)鏈需求預(yù)測的牛鞭效應(yīng)，必須以客戶的需求為導(dǎo)向，而供應(yīng)鏈體系必須要讓信息快速的共享流動，使制造供貨商能夠快速或幾近同步取得客戶需求的信息。彭志忠（2007）[10]認(rèn)為基于市場準(zhǔn)確預(yù)測的協(xié)作計劃預(yù)測和補(bǔ)貨技術(shù)(CPFR技術(shù))能及時準(zhǔn)確地預(yù)測由各項促銷措施或異常變化帶來的銷售高峰波動，從而使銷售商和供應(yīng)商做好準(zhǔn)備，贏得主動。文章建立了基于協(xié)作計劃預(yù)測和補(bǔ)貨( CPFR)數(shù)據(jù)庫的需求預(yù)測系統(tǒng)的流程框架，并在此基礎(chǔ)上建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈需求預(yù)測模型，可以提高預(yù)測精度，對供應(yīng)鏈的決策系統(tǒng)起到精確的輔助作用。蔡建峰、楊敏（2006）[11]研究了多節(jié)點供應(yīng)鏈基于不同庫存策略的需求預(yù)測。以啤酒游戲為例，設(shè)計了遺傳算法優(yōu)化系統(tǒng)，根據(jù)所建模型利用計算機(jī)分別對優(yōu)化前后進(jìn)行模擬。最后結(jié)果顯示：用遺傳算法優(yōu)化后各階層訂貨量比較接近顧客需求量，曲線較為平穩(wěn)，說明該方法有效減小了“牛鞭效應(yīng)”的影響。方向華（2006）[12]運用聯(lián)合預(yù)測方法對基于供應(yīng)鏈的需求預(yù)測體系進(jìn)行了研究，其首先根據(jù)日常用于預(yù)測的常用預(yù)測方法選擇了自回歸模型、加入趨勢的平滑模型作為單項預(yù)測模型，然后分別做了簡單組合預(yù)測和回歸組合預(yù)測，并對回歸組合模型進(jìn)行誤差校正。結(jié)果顯示，組合預(yù)測的精度比單項預(yù)測精度高，回歸預(yù)測的精度比簡單組合預(yù)測精度高。

以上都是對基于供應(yīng)鏈的需求預(yù)測的研究，對于卷煙市場的基于供應(yīng)鏈的需求預(yù)測的研究不多，宋作玲（2007）[13]分別運用回歸模型、灰色預(yù)測、移動平均、自適應(yīng)二次指數(shù)平滑、地區(qū)生產(chǎn)總值回歸、用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等對年度、月度、日度卷煙訂單進(jìn)行預(yù)測并進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測效果最佳。

預(yù)測就是要找出影響卷煙市場的因素，然后對各個影響因素進(jìn)行分析和研究，采用合適的數(shù)學(xué)模型，對卷煙市場未來的需求情況作出預(yù)測。我們可以借鑒其他領(lǐng)域的研究成果，將先進(jìn)的預(yù)測方法運用到卷煙市場的需求預(yù)測系統(tǒng)中去，準(zhǔn)確及時地作出預(yù)測，可以降低庫存成本，為制定生產(chǎn)計劃提供依據(jù)，有利于進(jìn)行市場分析和營銷活動，提高供應(yīng)鏈的整體效率從而提高煙草行業(yè)的競爭力。

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