零售业协同补货管理的统计实证研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 文章的结构 | 第11-12页 |
| 1.3 文章的特色 | 第12-14页 |
| 第二章 CPFR统计管理模式 | 第14-22页 |
| 2.1 供应链管理与CPFR | 第14-16页 |
| 2.1.1 供应链管理的发展 | 第14-15页 |
| 2.1.2 什么是CPFR | 第15-16页 |
| 2.2 统计与CPFR的结合 | 第16-17页 |
| 2.3 国外对CPFR及相关统计模型的研究进展 | 第17-20页 |
| 2.4 国内CPFR模型的研究现状 | 第20-22页 |
| 第三章 未来市场需求联合预测模型 | 第22-40页 |
| 3.1 联合预测的建模 | 第22-26页 |
| 3.1.1 需求预测的一般形式 | 第22-23页 |
| 3.1.2 平稳性检验 | 第23页 |
| 3.1.3 协整性检验 | 第23-24页 |
| 3.1.4 联合预测的常见组合方式 | 第24-26页 |
| 3.2 回归模型在CPFR需求预测中的应用 | 第26-31页 |
| 3.2.1 经典线性回归模型 | 第26-28页 |
| 3.2.2 广义自回归条件异方差模型 | 第28-29页 |
| 3.2.3 多元广义自回归异方差模型 | 第29-31页 |
| 3.3 供应链联合需求预测的实证研究 | 第31-40页 |
| 3.3.1 数据的来源 | 第31页 |
| 3.3.2 厂商各自的需求预测 | 第31-35页 |
| 3.3.3 厂商对于总需求的联合预测 | 第35-40页 |
| 第四章 利用统计指标确定补货方式 | 第40-48页 |
| 4.1 补货方式分类及相关统计指标 | 第40-41页 |
| 4.1.1 常见的补货方式分类 | 第40-41页 |
| 4.1.2 补货方式决策时涉及的统计指标 | 第41页 |
| 4.2 补货方式决策过程 | 第41-45页 |
| 4.2.1 决策树的制定 | 第41-43页 |
| 4.2.2 决策判断流程 | 第43-44页 |
| 4.2.3 决策过程分析 | 第44-45页 |
| 4.3 统计指标决策树在实际补货决策中的应用 | 第45-48页 |
| 第五章 面板数据模型在协同库存管理中的应用 | 第48-55页 |
| 5.1 面板数据模型的建立 | 第48-51页 |
| 5.1.1 单位根检验 | 第48-49页 |
| 5.1.2 模型的差分变换 | 第49-50页 |
| 5.1.3 剔除无关因素后的混合模型回归 | 第50-51页 |
| 5.2 混合效应、固定效应与随机效应的选择 | 第51-52页 |
| 5.2.1 F统计量检验 | 第51页 |
| 5.2.2 Hausman检验 | 第51-52页 |
| 5.3 协同库存管理模型应用过程 | 第52-55页 |
| 5.3.1 协同库存管理的步骤 | 第53页 |
| 5.3.2 协同库存管理的优势 | 第53-55页 |
| 第六章 总结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-60页 |
| 数据1 第三章联合需求预测时使用的数据 | 第58-59页 |
| 数据2 第五章协同库存管理模型使用的数据 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
