市场经济模型的研究与分析论文
[摘 要] 在一个由初始设备制造商、合同制造商和原材料供货商构成的三级链中,简述了在市场需要不断定状况下存在本钱信息不对称的结合外包模型,并对这个模型进行了剖析。说明晰市场需要不断定对模型的影响。
[关键字] 供应链 事务外包 信息不对称 需要不断定
一、引言
供应链管理理论着重要把首要精力放在公司的要害事务上,本着能够充分表现其优势事务的准则,与全球范围内的有利于表现其优势事务的公司树立战略合作关系,而公司的非中心事务由合作公司完结,这即是所谓的“事务外包”。在供应链中很多人都对事务外包进行了研讨,但他们大多数只是假定在对称信息和需要断定的景象下的研讨。由于供应链成员都具有个别理性,供货商或者是零售商往往会隐秘其有价值的个别信息,以期获取更高的收益,因而,信息不对称的供应链和谐疑问随处可见,对于该疑问的研讨具有更大的现实意义;研讨供应链的文献中绝大多数文献评论市场需要是断定的供应链系统,可是跟着买方市场的呈现及市场竞争的加剧,供应链所在的市场环境具有极大的随机性。咱们的研讨企图提醒具有不对称信息的、需要不断定性的三级供应链运作应当选用何种外包方式。在文献[1]-[6]中国表里许多学者研讨了在本钱信息不对称和需要不断定性状况下的结合外包模型。
二、模型剖析
假定该三级供应链是由初始设备制造商、合同制造商和原材料供货商构成。这个供应链依照三种外包构造运作。在这三种结果模型中,初始设备制造商是斯坦伯格领导者,也即是,由初始设备制造商拟定订购数量,一起别离供给批发价格,给合同制造商,以及原材料供货商。假定市场需要D是一个随机变量,其散布函数与散布密度别离为F和,而且F可微且单调递加,F满意F(0)=0。记。由于存在市场需要随机性,初始设备制造商的订购数量,不一定就等于市场需要量。
S(q)是实际售出量的希望值,或称希望售出量,等于min(q,D),由文献[7]可知:。
结合外包模型构造如下图:
在这个模型中,(1)由原材料供货商(简写s)、合同制造商(简写为m)构成的联盟(alliance)供给给初始设备制造商(简写o)一个可能被歪曲的原材料供货商的本钱散布,所以初始设备制造商就有一个对于整个联盟的本钱散布的先验信息;(2)然后初始设备制造商向联盟供给一个合同,包含供给给联盟的批发价格和初始设备制造商的订购量q;(3)联盟决定是否承受合同。假定p为市场价格,在结合外包模型中, 合同的事前(ex-ant)成功率是。设是合同制造商被初始设备制造商观察到的本钱散布函数,是合同制造商向初始设备制造商传递的原材料供货商的本钱散布函数,其间由于合同制造商想取得更高的赢利,有可能被歪曲。一起为了核算方便把初始设备制造商的本钱记为0,不会影响终究结果。这篇文章中以为本钱散布函数是对凹函数,由于由文献[8]可知,大多数的散布函数都是对凹(log-concave)的,例如,正态散布,指数散布,均匀散布等,所以在这里咱们以为本钱散布函数是对凹函数。
这篇文章以市场需要为指数散布,其密度函数是为例。这时,初始设备制造商的事前希望赢利能够写为: (1)
虽然上式(1)中存在两个变量,可是由于在给定的状况下,对于q是凹函数,这时必存在q的专一最优解。因而,咱们能够首先假定在给定状况下来求得q的最优解,然后把看成对于的函数,代入来获取的最优解。
由于公式(1)是对于q的凹函数,所以能够求得其专一最优解:(2)
把公式(2)代入(1)中,再对公式(1)对于求导,使其一阶导数等于0,能够求得最优解满意下式: (3)
依据文献[2],上式的右边项是增函数,当其左面项的一阶导数:(其间)时,即等式的左面项为减函数时,(3)式中能够解出专一解。
下面咱们对联盟传递信号的最优解剖析。在初始设备制造商设定,,联盟向初始设备制造商传递甚么样的来使自己的赢利最大化,对于联盟的目标,咱们能够用下式表明: (4)
求最优的,应满意对公式(4)对于的一阶导数等于0,即:(5)
对公式(5)的左面项是对于的减函数,又由于公式(5)的右边项为的增函数,所以存在且专一。把代入公式(3)中,得到:(6)
所以联盟向初始设备制造商传递的`应满意式(6),此刻联盟得到最大赢利。
三、需要改变的影响
咱们考虑当需要指数λ改变时,如何改变。依据公式(5),当λ改变时,坚持不变;依据公式(2),得到是λ的减函数;依据公式(6),又由于λ改变时,坚持不变,所以也坚持不变;由于是不变的,所以(1)式中的,有些也是不变的,咱们能够得到有些是对于λ的减函数,所以是λ的减函数;依据公式(4)能够得出是对于λ的减函数。
四、定论
经过对需要不断定景象下存在本钱信息不对称的结合外包模型的理论及实例剖析,能够得出当市场需要增大时,订购数量、初始设备制造商的赢利、合同制造商的赢利也随之增大,所以这篇文章能够得出需要不断定对一般外包模型影响很大,这篇文章所研讨的内容具有实际意义。
参考文献:
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