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大数据环境下风险规避的供应链投资决策研究

时间:2024-04-24

董君丽 新疆天域汇通商贸有限公司

引言:考虑大数据投资中供应链成员的风险规避行为,利用均值方差模型,以需求增量为随机变量,建立四种大数据投资模型,探究供应链成员的大数据投资决策。研究表明:大数据投资模式的选择与消费者的消费偏好有关,当消费者对于产品本身的改变较为敏感时,制造商应当进行大数据投资,当消费者更注重于线下的购物体验时,零售商应当进行大数据投资。制造商或零售商自身风险规避系数越高会使自身效益减少并且对方效益增加,因此,当制造商或零售商的风险规避系数较低时,可以进行大数据投资,但会严重损害风险规避系数较高一方的效益。

一、模型构建

本文构建由一个制造商和一个零售商组成的供应链系统,制造商和零售商均为风险厌恶型,制造商确定产品的批发价格,零售商根据制造商所制定的批发价格决定产品的销售价格,市场中存在消费者的需求信息,即大数据、制造商和零售商均可投入一定的成本获得并处理消费者的需求信息,以减少成本并增加需求量。因此存在四种大数据投资模型:制造商和零售商均不投资(模型N)、制造商投资但零售商不投资(模型M)、零售商投资但制造商不投资(模型R)、制造商和零售商均投资(模型MR)。具体假设与符号如下:(1)当制造商和零售商均不进行大数据投资时,市场需求函数满足D=a-bp,a为市场潜在需求,b为消费者对产品价格p的敏感系数。当制造商或零售商进行大数据投资时,市场需求函数满足D=a-bp+δi,其中δi为投资大数据带来的产品需求增量,δi为随机变量,其均值为μi,方差为σ2i,i=(m,r,mr),由于制造商利用大数据的目的为改善产品,零售商的目的为改善服务,因此不同的投资模式所带来的需求增量不同。(2)产品的批发价格为ω,制造商的单位生产成本为cm,零售商的单位销售成本为cr。(3)单位大数据投资成本为c0。(4)θ(ii=(m,r),0<θi<1)为制造商或零售商投资大数据后其生产成本及销售成本改善系数。即使用大数据后产品的生产成本和销售成本变为θmcm和θrcr。

二、关于创业决策研究基本框架和关键问题的理论探讨

如果说泰罗的科学管理理论标志着管理学的诞生,那么,西蒙的决策理论则显著推进了管理学研究科学化的进程。在管理学的发展历史上,早期管理学家关注的是管理者应该做什么或者怎么做才能达到管理目的,并且因此形成了科学管理学派和人际关系学派,但真正推动管理学理论化与普适化发展的恰恰是西蒙教授领衔的卡耐基·梅隆大学研究团队以及由他们创建的决策理论,因为他们以及他们创建的决策理论帮助管理学真正摆脱了由经济学范式尤其是新古典经济学范式主导的状况。理查德·赛特(Richard Cyert)和詹姆斯·马奇(James March)合著的于1963年出版的《企业行为理论》(The Behavior The oryof The Firm)一书基于实际观察对根据新古典经济学范式设定的企业行为基本假设提出了挑战,旗帜鲜明地亮出了他们关于企业行为研究应该深入组织内部研究管理者及其群体决策行为的基本主张(Cyert和March,1963)。这本著作奠定了组织理论、战略管理等相关理论的知识基础。

三、大数据环境下的决策转变

(一)跨域转变。在决策理论发展演化过程中,建立决策模型所考虑的信息逐渐丰富。早期的期望效用理论忽略了人的个体差异以及环境因素。随后发展起来的行为决策理论引入了对个体行为信息的分析,动态决策方法的研究中则开始重视对环境信息的采集,而决策支持系统的提出则进一步考察了决策者与外部信息环境的交互。

(二)主体转变。在传统决策理论中,决策主体经历了由个人决策到组织决策、由个体决策到群体决策(如群决策、博弈论、社会选择理论)、由决策者独立决策到决策支持系统辅助决策者共同决策的转变。大数据环境下,担任决策者的决策主体发生了重大的变革。

四、大数据决策范式的使能创新

(一)风险预见。风险评估与监测是管理决策中的重要议题。传统管理决策中的风险预见主要依托于领域知识,选择既定的风险评估方法并设置相对固定的风险预警阈值。通过大数据能力构建,可以更加高效、精准地对不同领域中个体、企业以及行业存在的风险进行评估、监测和实时预警。

(二)行为洞察。在商务领域,一个关键性的管理挑战在于识别不同层次的对象(如消费者、企业等)潜在的、有价值的行为/活动模式,以及不同模式的演化过程。传统研究中,对行为模式的分析往往依据现有理论或实践经验。通过对不同领域的大规模、细粒度的数据进行分析能为更科学、及时、精确的行为或活动规律洞察赋能。在基于开放媒体数据的市场新机会发现方面,搜索引擎由于其用户的广泛性和通用性,是一类非常重要的大数据的来源,对于了解和分析市场用户的意图、动态、潜在模式等都具有重要的意义。

结语:大数据时代下投资决策对于企业的发展十分有利,企业应该适应社会的发展,积极利用大数据时代给企业带来的优势,以促进企业更好更快的发展。

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