基于双向拍卖机制的供应链回购契约研究.doc

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基于双向拍卖机制的供应链回购契约研究

摘要：

建议摘要的撰写要规范，描述要更加明确；

面对不对称的私人信息，供应商和零售商之间的批发价的设定是供应链管理中的一个重要问题。

我们的模型对报童问题进行了一定的拓展，并应用静态贝叶斯博弈的方法刻画了供应链中双方的价格制定过程。

最后给出交易双方的线性策略空间，并从供应链利润最大化的角度，运用回购契约，实现供应链的协调。

关键词：

供应链协调；不完全信息静态博弈；双向拍卖机制；静态贝叶斯博弈；回购契约

中图分类号：

C934;TP29

Researchonbuy-backcontractofsupplychainbasedondoubleauctionmechanism

Abstract:

Asforasymmetricprivateinformation,itisoneimportantissueinsupplychainmanagementtosetorspecifythewholesalepricebetweensupplieranddetailerretailer

.Themodelproposedinthispaperextendsthenewsboyproblem,andinvestigatestheprocessofpricingbetweentwosidesinsupplychainapplyingstaticBayesiangame.Intheend,thedealingspaceoflinearstrategybetweentwosidesispresentedandsupplychaincoordinationcanberealizedinuseofbuy-backcontractfromtheperspectiveofmaximizingsupplychainprofit.

Keywords:

supplychaincoordination;incompleteinformationstaticgame;doubleauctionmechanism;staticBayesiangame;buy-back

1引言

随着科技进步和市场竞争的加剧，产品的生命周期正在逐渐地缩短，越来越多的产品（如个人计算机、信息产品和服装等）具有易逝品（PerishableProducts）的特征。

它们的具体表现为：

时效性强、产品的需求波动大、生产提前期长等特征。

如果易逝品的销售超过它的销售期（生命周期），语句要表达清楚、完整。

它的剩余价值将会变得很低，甚至沦为负值。

这使得易逝品供应链的决策者比一般产品供应链的决策者面临更大的风险。

据报道，IBM公司的ValuePoint品牌计算机在1994年有价值7亿美元的过剩库存（Ziegler1994），而在1995年他们的Aptiva品牌计算机又损失了1亿多美元的潜在收益（Ziegler1995）。

而Fisher&Raman（1996）观察到时尚品牌服装制造商的订货量普遍比理论研究中风险中性的制造商的订货量低；Schweitzer&Cachon（2000）通过对报童的决策行为进行实验测试，发现所有报童的实际决策几乎都偏离利润最大化时的决策点。

同时根据我们对国内易逝品供应链管理现状的广泛调研，先后涉及服装制造、食品加工、消费电子产品和医药生产等多个行业，发现国内企业也普遍存在上述类似的问题。

与此同时，我们还发现此类供应链管理中常常存在着严重的信息不对称现象。

这是由两个方面的原因造成的：

一方面是由供应链自身的结构所决定的。

因为在一条供应链中，零售商通常比供应商更靠近消费者，所以他们拥有更多市场和销售方面的信息。

另一方面是由于链中的信息缺乏共享造成的。

虽然这些信息为供应链中双方决策提供了重要参考，但是由于共享它的代价也很高，所以在现实生活中，供应链中的各方出于对自身利益的保护，通常会隐藏部分重要的私有信息，从而给双方的决策造成很大的困难。

近年来，关于供应链中非对称信息的研究比较多。

Gan,Sethi&Yan（2000）[1]指出了在信息不对称情况下研究供应链协调的重要性，并通过设计一个菜单式的契约来实现协调。

C.J.Corbett&X.DeGroote（2000）[2]研究了在非对称信息条件下，供应商如何设计最优折扣策略的问题。

C.J.Corbett&D.Zhou&C.STang（2004）[3]研究了在非对称信息情况下，供应商如何获得确切可靠的买家的消费信息，从而为零售商提供更为合理的契约。

国内学者晓斌等（2004）、赵泉午等（2006）、郭琼和杨德礼（2006）、周永务和杨善林（2006）[4-7]等也在信息不对称的环境下，对易逝品供应链的协调进行了研究.。

此外，回购契约的研究也一直备受供应链管理的关注。

例如宝洁公司就是通过回购契约来处理剩余产品[8]。

Pasternack[9]在报童模型的基础上，分析了取得供应链协调的回购策略，并且根据退货数量和退货的价格对契约进行分类和讨论。

Cachon[10]给出了很好综述与发展研究语句要简洁、明确

。

国内学者贾涛、徐渝等（2006）[11]研究了在有存货促销的条件下如何用回购契约来使供应链协调。

于辉、陈剑（2005）[12]研究了如何用回购契约来协调应对供应链的突发事件。

从上述的文献回顾中，我们不难发现当面对不确定的随机需求时，很多供应商希望通过回购契约来补偿零售商剩余产品的销售，促使其多订货。

但是他们忽略了一个重要的话题，那就是批发价的协商。

因为众所周知，在供应链中批发价的确定，意味着确定了供应商和零售商对商品销售利润划分的基调，而回购参数的作用，只起到让二者共同分担剩余产品的风险，它对利润划分只起微调作用。

因此如何在不对称信息和随机需求的条件下，通过讨价还价模型来协商批发价，并用回购契约来实现供应链的协调，就是本文研究的主要课题。

本文考虑了一个由单一供应商和零售商组成的二级供应链。

他们共同面对随机的市场需求。

供应商向零售商提供单一的易逝性商品，且双方对商品的市场估价存在着不对称现象。

这种不对称可能是由于他们对产品的市场前景以及销售状况的估计存在着偏差造成的。

在销售季节到来之前，双方首先需要经过双向拍卖的议价方式来对新销售季节的批发价格达成一致，如果不一致交易会流失；接着双方需要确定最优的订货量和回购系数，以便使供应链协调；最后用比较静态分析的方法分析了参数对契约的影响，以及相关的经济意义。

本文和其他回购契约最大的不同，就是引入双向拍卖机制刻画批发价w的协商过程，并给出相应的交易区域，经分析发现双方的交易效率会随着供应商的议价能力提高而降低。

2双向拍卖定价模型分析

考虑一个简单的报童模型：

它由一个供应商和一个零售商构成，双方都是风险中性的理性个体。

他们面临单一的销售季节和随机的市场需求，零售商在销售季节开始前只有一次从供应商那里订货的机会。

由于他们对产品的估价是私有信息，且没有共享。

这就导致双方对市场预期存在着一定的偏差，而这种偏差将会直接影响双方的交易决策。

为了减小不对称信息带来的困难，我们引入双向拍卖机制[14]。

该机制实际上是不完全信息下的静态贝叶斯博弈。

根据海萨尼转换，我们引入一个虚拟的局中人“自然”。

它首先给出供应商的估价类型，并告知供应商，同时它也给出零售商的估价类型，并告知零售商。

此估价类型的精确值是私有信息，并不被交易的伙伴共享，但它们的分布函数是一个共有知识。

为了便于分析，我们假设所有的估价类型均服从的均匀分布。

同时假设供应商和零售商的出价策略均为各自估价类型的线性函数。

供应商的一个出价策略是，零售商的一个出价策略是。

当他们明确了自己在每一个可能估价类型下的出价策略后，将给出自己的交易价格。

该博弈的规则如下：

供应商给出一个的卖价，它依赖于估价类型；同时零售商也给出买价，它依赖于估价类型，这两个价格都是他们各自众多出价策略中的一个。

如果，则交易以价格进行交易，其中，它表示供应商的议价能力。

如果供应商的议价能力越强，那么他倾向于将k调整为一个较大的值，因为这样他可以从供应链的销售中获得更多的利润；如果，则双方不发生交易。

当供应商以价格达成交易，那么他获得的效用；同理，当零售商以w的价格达成交易，那么他获得的效用，否则效用也为0。

如果满足以下两个条件，则策略组合即为该博弈的贝叶斯纳什均衡。

1）对于零售商在区间内的一个估价为，其出价策略应该满足：

（1）

上式是公式

（1），表述要明确。

后面有同样的问题，改正。

的后一个因子表示零售商出价时交易成功的概率。

第一个方括号代表零售商交易成功时获得的效用，该括号中的第二项代表交易成功时的价格，其中表示当零售商的出价高于供应商的出价时，供应商出价的期望值。

2）对于供应商在区间内的一个估价为，其出价策略应该满足：

（2）

上式的后一个因子表示供应商出价时交易成功的概率。

第一个方括号代表供应商交易成功时获得的效用，该括号中的第一项代表交易成功时的价格，其中表示当供应商的出价小于零售商的出价时，零售商出价的期望值。

如前所述，我们假设供应商和零售商的出价策略均为自己估价的线性函数，且估价类型均服从的均匀分布，所以他们满足下面的表达式和出价区间：

（3）

（4）

（5）

表达式3和4（3）和（4），表述要准确，下同。

是供应商和零售商的出价策略，我们可以看出，此策略与他们对商品的估价成正比，即估价越高，他们对商品的出价也就越高，这也符合常理。

此外可以理解为他们对商品出价的底线，由于出价不可能是负数，所以我们假设它非负。

出价区间5是一个理性的供应商和零售商为了确保交易能够进行，而设定的出价范围。

由于出价策略函数和估价分布是共享的信息，所以他们可以根据这些信息得到一个相应的出价范围。

根据3和4式，我们可以算出1，2两式中的相关的概率项和数学期望项：

零售商出价时交易成功的概率：

（6）

我们把出价区间的表达式5代入6，可以得到。

供应商出价时交易成功的概率：

（7）

同理我们也可以确定。

当零售商的出价高于供应商的出价时，供应商出价的期望值：

（8）

同理，我们可以得到表示当供应商的出价小于零售商的出价时，零售商出价的期望值：

（9）

将上面的四个式子（6）－（9）分别带入

（1）和

（2），我们有：

（10）

（11）

由于（10）和（11）两个式子中，关于的和二次项均为负，所以显然存在最大值。

我们分别对两式应用求极值的一阶条件有：

（12）

（13）

将上面两式和（3）与（4）式的系数进行比较，我们有：

（14）

所以，对14进行化简整理，我们：

（15）

再把（15）所得到的系数带入（3）与（4）我们可以得到：

（16）