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不同需求信息模式下的订货行为研究

作 者: 肖民
导 师: 赵晓波
学 校: 清华大学
专 业: 管理科学与工程
关键词: 报童模型 未知需求 行为偏差 行为模型
分类号: F713.32
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 2次
引 用: 0次
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内容摘要


传统的理论模型能够为完全信息和不完全信息下的单节点订货提供最优决策。但是,已有文献表明:决策者在实际决策过程中的决策明显偏离理论最优解。本文使用实验室实验的方法对完全信息和不完全信息下的单节点订货行为进行分析,并对比了五种行为模型对不同信息情景下的订货行为的描述能力。本实验共招募110名实验参与者,其中一半被分配到完全信息组(已知需求分布信息并可以观测到历史需求信息),另一半被分配到不完全信息组(需求分布信息未知且真实需求信息被截断)。实验参与者全部为中国学生,在每一期决策订货数量。实验持续60期。已有的报童实验提出,在需求分布信息未知的情形下,实验参与者的订货量低于最优订货量。与已有文献相比较,我们发现了“中心趋向”现象(即实验参与者的订货量均值分布在需求均值与理论最优订货量之间)在需求分布未知且被截断的情况下更为显著。进一步地,我们总结并分析了两种信息设置下的行为偏差(如需求追逐行为、调整行为等)。此外,我们对五种订货行为模型进行了比较,发现EWA学习模型能够最好地描述被试在不同信息情形下的订货行为。以上结果对实际的订货决策具有改进和启发的意义。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
Chapter 1 Introduction and literature review  7-13
  1.1. General newsvendor context  7-8
  1.2. Newsvendor under censored information  8-9
  1.3. Related research in expected profit maximization quantity  9-10
  1.4. Correlational studies in technical analysis  10
  1.5. Experimental studies  10-13
Chapter 2 Behavioral newsvendor model description  13-23
  2.1. Demand chasing model  13-14
  2.2. Linear adjustment model  14-16
  2.3. Experience-weighted attraction model  16-18
  2.4. Adaptive inventory management (AIM) algorithm  18
  2.5. Kaplan-Meier policies  18-20
  2.6. Notation summary  20-23
Chapter 3 Methodologies  23-31
  3.1. Newsvendor game  23
  3.2. Experimental design  23-24
  3.3. Experiment procedure  24-27
  3.4. Hypothesis development  27-31
    3.4.1. Demand chasing behaviour  29-30
    3.4.2. Linear adjustment behaviour  30
    3.4.3. Reinforcement, memory and rationality bias  30-31
Chapter 4 Result and analysis  31-51
  4.1. Parameter estimation  31-39
  4.2. Fitness of model  39-40
  4.3. Effect of censoring and profit margin on behavior  40-51
    4.3.1. Effect of censoring and profit margin on chasing behavior  40-43
    4.3.2. Effect of censoring and profit margin on learning behaviour  43-44
    4.3.3. Effect of censoring and profit margin on reinforcement, memory and rationality biases  44-48
    4.3.4. Effect of censoring and profit margin on AIM algorithm step size  48-49
    4.3.5. Effect of censoring and profit margin on KM-myopic step size  49-51
Chapter 5 Conclusion  51-52
References  52-54
Acknowledgments  54-56
Appendix A  56-58
Resume, publications and research achievements  58

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