基于ARMA(1,1)过程的需求预测方法  

Demand Forecasting in Supply Chains Based on ARMA(1,1) Demand Process

作　　者：封云[1] 马军海[1] 

机构地区：[1]天津大学管理学院,天津300072

出　　处：《工业工程》2008年第5期50-55,共6页Industrial Engineering Journal

摘　　要：采用移动平均法预测前置期L内的需求,推导了基于ARMA(1,1)需求过程下,零售商牛鞭效应的计算方程和大小,并讨论了方程参数对牛鞭效应的影响。通过系统动力学仿真法,在频域内研究了3种方法的系统响应曲线,得出采用移动平均法预测前置期内需求,能够很好减少牛鞭效应。This paper employs moving average forecasting to perform lead-time forecasting, establishes equations to determine the bullwhip effect on retailers based on ARMA（ 1,1 ） demand process, and discusses the influence of the equations＇ parameters on the bullwhip effect. Dynamic simulations demonstrate that moving average forecasting can greatly reduce the bullwhip effect.

关 键 词：需求预测 牛鞭效应 N级供应链 

分 类 号：F252.21[经济管理—国民经济]