基于需求预测的供应链期权式契约协调_佟斌

文章编号:1001-4098(2006)11-0013-06
基于需求预测的供应链期权式契约协调X
佟　斌1,郭　琼1,2,潘　新1
(1.大连理工大学管理学院,辽宁大连　116024; 2.清华大学公共管理学院,北京　100084)
摘　要:通过期权机制,分别建立了基于需求预测的两阶段生产和订购模式下的集中决策型和合作型供应链中各决策主体的决策模型,发现期权机制要优于传统的报童模型(N ew svendor)。

在合作型供应链中,供应商和零售商根据预测结果合理地安排其两阶段的生产和订购量,通过选择不同的期权价格政策,可以将部分市场风险转移给供应商,供应商也因此通过期权而获得相应的风险补偿,从而实现供应链协调。

最后根据电子半导体类产品的特征,对论文中的理论模型进行了详细的模拟分析,结果验证了期权契约在需求预测环境下的供应链协调过程中的有效性。

关键词:需求预测;期权契约;供应链协调;价格政策
中图分类号:F274 文献标识码:A
1　引言
随着信息技术的发展,电子半导体产业在各国国民经济中所占的比重在逐渐加大。

电子半导体产品的生产投资成本高而且产品价格下跌快,生命周期比较短,因此产品的需求不确定性较高。

在当前激烈的市场竞争环境下,要求企业响应市场需求的速度要越来越快,因此如何在服务质量与生产成本之间寻找平衡成为实业界和理论界所共同关注的一个新热点。

很多学者对此开展了相应的研究并提出了有效的契约结构和协作方法。

例如:针对一次生产和订货模式的供应链,F isher和Ram an[1]通过零售商的历史销售数据对未来需求进行预测并建立了相应的精确响应(accur ate r espo nse)模型。

Iyer和Ber gen[2]将需求分为具有相关性的两阶段,在需求信息更新的基础上以快速响应(quick response)的策略满足市场需求。

此外,Gallg eo 和O
b zer[3],Gilber t和Ballo u[4]等也分别研究了需求预测环境下的供应链一次生产和订购策略。

L au和L au[5], Gur nani和T ang[6],Choi[7]等则将需求预测下的供应链生产和订购策略扩展到了一次生产两次订购的情况。

以此为基础,Dono hue[8]将需求预测下的供应链引入到了两次生产和订购策略的情况,并通过退货契约实现了对供应链的协调。

丁利军[9]等将D onohue的模型进行了进一步的扩展,研究了退货与滞销补贴两种契约在两次生产和订购模式下的供应链中的协调,发现一定数量的滞销补贴可使制造商的绩效有所提高。

此外,Barnes、Bassok和A nupindi[10],Cho i[11],Chen[12]等针对两次生产和订购模式下的供应链的生产和订购决策也分别在不同的方向上开展了相应的研究。

上述研究主要是通过需求信息更新提高需求精度,以期弱化或者消除需求不确定对供应链库存以及生产和订购策略的影响,但是在供应链的协作过程中,由于自私,各成员在决策的过程中更多的是关注个体的最优,而忽视了整体的协调,从而导致“双重边际化”(Do uble M arg inalizatio n)[13],因此,除了消除不确定性以减少库存,降低生产成本,如何协调需求预测环境下决策者之间的利益在供应链的协作过程中显得尤为重要。

Do nohue和丁利军对此进行了相应的研究,但是他们集中在退货政策,而且零售商只有一种订购方式,供应链的弹性和协作没有得到很好的改善。

本文试图通过引入期权机制,研究需求预测环境下的供应链两次生产和订购模式中的生产和定价策略、产品订购策略以及相应的决策模型,零售商具有批发和期权两种订购途径,供应商采用库存制和订单制两种成本不同的生产方式,供应商和零售商具有不同的产品出清优势,通过研究发现期权契约可以实现供应链的
第24卷第11期(总第155期) 系　统　工　程V ol.24,No.11 2006年11月 Sy stems Eng ineering N o v.,2006　
X收稿日期:2006-09-25
基金项目:国家自然科学基金资助重点项目(70031020);国家自然科学基金资助项目(70571010);中期协联合研究计划资助项目(GT200410;ZZ200505)
作者简介:佟斌(1979-),男,辽宁沈阳人,大连理工大学管理学院博士生,研究方向:供应链,电子商务与物流;郭琼(1975-),男,江西萍乡人,博士,研究方向:电子商务;潘新(1979-),女,辽宁大连人,大连理工大学管理学院博士生,研究方向:电子商务,知识管理。

协调并能找到其最优解,最后根据电子半导体类产品的特征,对各决策模型和协调过程进行仿真了分析。

2　模型描述
考虑由单供应商和单零售商组成的两级供应链,生产和销售具有较长交货提前期、较高产品成本、较短销售季节和价格下跌较快的具有随机市场需求的电子半导体类产品。

在合作过程中,供应商是领导者,零售商是追随者,供应商给定一套契约参数,零售商据此确定她的最优产品订购量。

同时认为供应商和零售商之间信息对称,供应商能获得所有必需的信息,推断零售商的产品订购量,并据此制定最佳决策,供应商和零售商是风险中性和完全理性的。

供应商首先发布产品的批发价格、期权的出售价格和执行价格,零售商根据供应商所发布的价格政策和市场预期,确定其固定订购量和期权购买量。

零售商在下一阶段对需求进行预测,并根据预测的结果执行期权。

供应商根据零售商的订购量组织生产,供应商的生产分为两阶段,第一阶段根据零售商的最初订购量和市场预期采用库存制的生产方式,第二阶段则根据零售商的最终订购量采用准时供应的生产方式,相应其生产成本要高于第一阶段。

供应商必须保证供应零售商所订购的产品,销售季节过后剩余产品具有一定的残值。

在此需要进一步明确几个概念,期权包括看涨期权和看跌期权,在论文中我们主要研究看涨期权,因为看跌期权与看涨期权是对称的,可以通过看涨期权的奇偶性来得到相应的解。

零售商所购买的期权使其在下一阶段可以根据市场的需求情况按照预定的执行价格购买不超过其期权总量的产品的权力,无需承担额外的义务。

另外由于供应商和零售商在供应链中的所处的位置不同,因此对于剩余产品具有不同的出清优势,所获残值是不一致的。

为了便于讨论,给出论文中各变量及定义如下:
r:单位产品的零售价格;
w:供应商出售给零售商的单位产品的批发价格;
c1:第一阶段单位产品的生产成本;
c2:第二阶段单位产品的生产成本;
c0:单位产品的期权购买价格;
c e:单位产品的期权执行价格;
M:零售商的期权购买量;
m:零售商的期权执行量;
v s:单位产品在供应商处的残值;
v r:单位产品在零售商处的残值;
p:供应商和零售商的单位产品的缺货损失;
F e(x e):需求预测信息x e的分布函数;
f e(x e):需求预测信息x e的概率密度函数;
F(xûx e):需求x的条件分布函数;
f(xûx e):需求x的条件概率密度函数;
假设所有分布函数二阶可微,且存在严格的单调反函数,参数间存在以下关系:
v r≤c1≤w≤r;c0+c e≥w;c0+v r≤w;r+p≥c0+c e
其中第一项假定保证批发价格高于供应商的生产成本,而产品的残值低于生产成本,从而保证供应商的有限利润。

同时使零售价格高于批发价格,以保证零售商的利润。

第二项假定期权的购买价格和执行价格之和高于批发价格,从而使零售商采用期权以获得供应弹性的同时激励零售商采取批发价格。

第三项假定在于保证期权机制的有效性,假如c0≥w -v r,则表明购买期权的价格要高于批发价格与商品残值之差,零售商则更愿意采用批发价格的方式。

因此该假定主要在于激励零售商采用期权契约。

第四项约定在于保证相对于现货市场而言,期权对零售商而言更具有吸引力。

3　基本的报童模型(N ewsvendor)首先考虑一次生产和订购下的报童模型中零售商和供应商的最优决策以及供应链的整体利润,以作为后续比较的参照。

假设产品的市场需求量为x,需求分布函数F(x)可微、连续递增,且F(0)=0,F-(x)=1-F(x),L= E(x)=∫∞0x f(x)d x为市场需求的均值。

当订购量为Q,实
际需求x<Q时,销售量S(Q)=x;当实际需求x≥Q时,销售量S(Q)=Q,因此,S(Q)=min(Q,x)所以:产品的期望销售量为:S(Q)=Q(1-F(Q))+∫Q0x f(x)dx=Q-∫Q0F(x)dx
产品的期望库存为:I(Q)=(Q-D)+=Q-S(Q)
产品的期望缺货为:L(Q)=(D-Q)+=L-S(Q)
T为零售商对供应商的支付,c为单位产品的生产成本,则供应商和零售商以及供应链的期望利润可以分别表示为
P N r=rS(Q)+v r I(Q)-p L(Q)-T
=(r+p-v r)Q-(r+p-v r)∫Q0F(x)dx
　-v r Q-L p-T(1)
P N s=T-cQ-p L(Q)
=(p-c)Q-p∫Q0F(x)dx-p L+T(2)
0N=P N r+P N s(3)报童模型的优化目标是选择Q*N来最大化0N,而0N 为关于Q的凹函数,所以联立方程(1)、(2)、(3)且令90N/ 9Q=0,得:
F(Q*N)=(r+p-w)/(r+p-v r)(4)
Q*
N
即为报童模型中零售商的最优订购量,这与
14系　统　工　程 2006年
Paster nack[14]的研究结论一致。

4　基于期权的集中决策型供应链(Centralized Supply Chain)
基于需求预测的两次生产和订购模式的供应链,首先讨论集中决策型供应链中的决策情况,以作为合作型供应链的决策参考。

集中决策者的决策目的是使供应链的利润最大,假定供应链两阶段的产量分别为D I1和D I2,总产量D I =D I1+D I2,则供应链的利润可以表示为
max D I1≥00I(D I1)=-c1D I1+∫∞x
e
G(x e,D I1,D I2)f e(x e)dx e
(5)
其中,G(x e,D I1,D I2)=max
D I2≥0
g(x e,D I1,D I2)为获取预测信息x e后,供应链在第二阶段的期望利润,g(x e,D I1,D I2)又可表示为
　g(x e,D I1,D I2)
=-c2D I2
　+∫D I1+D I2
x=0
{rx+m ax(v r,v s)(D I1+D I2-x)}f(xûx e)dx +∫∞D I1+D I2{r(D I1+D I2)-P(x-D I1-D I2)}f(xûx e)dx
(6)其中,等式(6)中第一项为供应链第二阶段所生产的产品的成本,第二项和第三项分别表示市场需求小于D I1+D I2或者大于D I1+D I2时供应链在第二阶段的收益。

对于剩余产品,供应商和零售商具有不同的出清优势,决策者会根据v r和v s的大小选择不同的产品出清方式,从而使供应链所获利润最大,例如:当v r<v s时,决策者将使Q=0,而全部采用期权的协作方式,从而v=v s;当v s<v r时,为了使利润最大化,将使M=0,则v=v r.
令v=max(v r,v s),且将D I=D I1+D I2代入方程,则方程(5)、(6)分别表述为
max D I1≥00I(D I1)=-(c2-c1)D I1+∫∞x
e
G(x e,D I1)f e(x e)d x e(7)
G(x e,D I
1
)=max
D
I
≥D
I
1
g(x e,D I)
g(x e,D I)=-c2D I+∫D I x=0{r x+v(D I-x)}f(xûx e)dx +∫∞D I{r D I-P(x-D I)}f(xûx e)dx(8) g(x e,D I)是关于D I的凹函数,将方程(8)对D I求偏导,得: 5g(x e,D I)
5D I=-c2+vF(D Iûx e)+(r+p)-(r+p)F(D Iûx e)令5g(x e,D I)/5D I=0,则集中决策型供应链的最优产量D I*可以表述为
F(D I*ûx e)=(r+p-c2)/(r+p-v)(9)所以供应链在第二阶段的最优生产量D I必须满足条件:
D I2=
0,其它
D I*-D I1,D I*≥D I1
(10)
结论(10)与Do nohue在文献[8]中的结论相似,但是她的研究没有考虑供应商和零售商出清优势的不同,而且她采用的是退货契约的协作方式。

5　基于期权的合作型供应链
(Decentralized Supply Chain)
在合作型供应链中,供应商通过设定相应的契约参数激励零售商产生协作的愿望,使其决策接近或者是达到集中决策型供应链中的决策情况,从而达到供应链的协调。

5.1　零售商的决策
零售商在第一阶段的订购量为固定订购量Q1和期权购买量M。

零售商获得的预测信息x e后在第二阶段执行期权,期权的执行量为m,则零售商的最终产品购买量为Q= Q1+m,因此其期望利润可以表示为
　max
Q1≥0
P R(Q1) =-w Q1-c0M+∫∞x e=0G R(x e,Q1,m)f e(x e)d x e(11)
其中,G R(x e,Q1,m)=max
m≥0
g R(x e,Q1,m)为获得需求信息x e后零售商在第二阶段的期望利润,可表示为
　g R(x e,Q1,m)
=-c e m+∫Q1x=0{r x+v r(Q1-x)}f(xûx e)dx
　+∫Q1+m Q1r x f(xûx e)dx
　+∫∞Q1+m{r(Q1+m)-p[x-(Q1+m)]}f(xûx e)d x
(12)其中,等式(12)的第一项为零售商执行期权的支付费用,后面三项分别表示当市场需求位于区间[0,Q1]、[Q1,Q1+ m]或者大于Q1+m时零售商在第二阶段的收益。

将Q=Q1+m代入上述方程式,则方程式可以分别细化为如下形式:
max
Q1≥0
P R(Q1)=(c e-w)Q1-c0M
+∫∞x e=0G R(x e,Q1,m)f e(x e)dx e(13)
G R(x e,Q1,m)=max
Q≥Q
1
g R(x e,Q,m)
　g R(x e,Q,m)
=-c e Q+∫Q-m x=0{rx+v r(Q-m-x)}f(xûx e)d x
　+∫Q Q-m r x f(xûx e)dx+∫∞Q{r Q-p[x-Q]}f(xûx e)dx
(14)
因为g
R
(x e,q,m)二阶可微且是Q和m的凹函数,将方程(14)对和求导,得:
15
第11期 佟斌,郭琼等:基于需求预测的供应链期权式契约协调
9g R
9Q
=(r +p )+v r F [(Q -m )ûx e ]-(r +p )F (Q ûx e )(15)9g R
9m
=-c e -v r F [(Q -m )ûx e ](16)
联立(15)、(16),解得:
F (Q *ûx e )=(r +p -c e )/(r +p )
(17)
Q *即为零售商的最佳产品购买量(Q 1+m )。

因此,零售商
的最佳期权执行量m *为
m *=
Q *-Q 1,
Q 1≤Q *<Q 1+M M ,Q *≥Q 1+M
0,
其它
(18)5.2　供应商的决策
供应商在第二阶段采用准时供应的生产方式。

由于第一阶段的生产成本较低,因此该阶段生产的产品将会带来较高的边际收益,但是第二阶段的需求信息更为精确,能准确的响应市场需求,降低库存,因此,决定第一阶段的产量,协调较低的生产成本和精确的市场需求之间的矛盾是合作型供应链中供应商在该阶段的主要决策难题。

为了求解供应商的决策,假设Q (x e )=F
-1
(Q ûx e ),x e (Q )为给定Q
时x e 的最大值,且第一阶段的产量满足条件D 1≥Q 1.因此根据上述假定,可以将供应商在价格政策w
d =(w ,c 0,c
e )下的期望利润表示为
　m ax D 1≥Q 1
P s (D 1,w d
û
Q 1≥Q min )=(w -c 1)Q 1+c 0M -c 1(D 1-Q 1)
+
∫x e (Q 1)x e =0v s (D 1-Q 1)f e (x e )d x e
+∫x e (D 1
)x e =x e (Q 1)
{c e (Q (x e )-Q 1+v s (D 1-Q (x e ))}f e (x e )dx e
+∫
x e =x e (Q 1+M )x e =x e (D 1)
{(c e -c 2)(Q (x e )-D 1)
+c e (D 1-Q 1)}f e (x e )d x e
(19)
式中后三项分别表示需求预测信息x e ≤x e (Q 1),x e ∈[x e (Q 1),x e (D 1)]或x e ∈[x e (D 1),x c (Q 1+M )]时供应商在第二阶段的收益,将其对D 1求偏导且令9P s /9D 1=0得:
F e (x e (D ′1))=(c 1-c 2)/(v s -c 2)
(20)
因此供应商在第一阶段的最佳产量D *1必须满足条件D *
1
=max {D ′1,Q 1}。

5.3　供应链的协调
为了实现供应链的协调,供应商首先必须制定价格政策w d =(w ,c 0,c e ),使零售商的订购量等于集中决策型供应链的最优订购量Q *=D I *
,即F (Q *ûx e )=F (D I *
ûx e ),由等式(9)、(17),可得供应商的价格政策必须满足条件:
r +p -c 2r +p -v =
r +p -c e
r +p
(21)
等式(21)是实现供应链协调的必要而非充分条件,要完全实现供应链的协调还必须使零售商在第一阶段的最佳订购量与集中决策型供应链第一阶段的最优产量相等,
即Q *1=D I
*
1,这样才能实现完全意义上的协调。

将方程(7)对D 1求导,且令d 0I (D 1)/dD 1=0,得:
r +p -v
r +p -c 2
∫
x e (D I *1)x e
=0F (D I *
I ûx e )f e (x e )dx e
-
c 2-c 1
r +p -c 2
=F e (x e (D I *1))
(22)
同理,在合作型供应链中,根据方程式(13),可得:
r +p r +p -c e
∫
x e (Q *1)x e =0
F (Q *1û
x e )f e (x e )d x e -c e -w
r +p -c e
=F e (x e (Q *1))(23)
若Q *1=D I
*
1成立,则等式(22)与(23)必须满足条件:
c e -w r +p -c e =
c 2-c 1
r +p -c 2(24)r +p r +p -c e =
r +p -v
r +p -c 2
(25)
联立等式(24)、(25),解得Q *1=D I
*
1成立所必须满足的价
格政策为
c e -w r +p =c 2-c 1
r +p -v
(26)
所以供应商的价格政策必须满足条件(21)和(26),以激励零售商在合作型供应链中两阶段的订购量分别与集中决策情况下的两阶段订购量相等,从而完全实现供应链的协调。

6　算例分析
某半导体芯片厂商为市场的主要芯片供应商,在市场中占有主导地位,在销售季节开始之前,供应商发布某微处理芯片的价格政策,零售商根据供应商的价格政策确定其不同阶段的订购量,相关参数为{c 0=5,c 1=22,c 2=28,r =40,p =8,v s =6,v r =0};当需求信息x e 与需求x 均为正态分布时,条件分布f (x ûx e )为二元正态分布,问题没有闭合解[6]。

因此,根据半导体产品的市场特征,采用与文献[9]相同的假定,假设产品的市场需求具有形式X =X e +E
,E 为独立误差,且E ～N (0,R 2);预测信息x e 为在区间[L -b ,L +b ]上的均匀分布,则X 的先验分布的均值为L ,方差为R 2+b 2/3,所以X ûX e ～N (x e ,R 2)。

令L =100;R =20,b =50。

通过上述数据,对各决策模型进行仿真计算,可得:
一次生产和订购模式下的报童模型中,由式(3)、式(4)可得最优订购量和供应链的期望利润分别为Q *N =293,0N =3986.9。

在两次生产和订购模式下的集中决策型供应链中,由式(7)～(11)、式(22)可知,供应链的总体最优订购量、第一阶段的最优订购量和供应链的期望利润分别为D I *
=327,D I *
1=311,0I =4002.9,通过与报童模型对比可知基于需求预测的两次生产和订购模式下的供应链要优于
16系　统　工　程 2006年
单一生产和订购模式下的报童模型。

在两次生产和订购模式下的合作型供应链中,根据式(13)、(14)、(17)、(19)、(20)可得零售商和供应商的各决策变量和期望利润分别为Q *
=(Q 1+m )=325.74,M =24.7,Q 1=307.93,P R =2142.5;D 1′=312.54,P s =1886.9,根据D *1=max {D 1′,Q 1},可知供应商第一阶段的最优生产量D *1=312.54。

比较上述结果可知该情况下合作型供应链中零售商的订购量以及供应商和零售商的利润之和近似等于集中决策型供应链中的情况,并且由式
(21)、式(26)可得该情况下供应商的价格政策为w d =(w
,c o ,c e )=(27.4,5,29.7)。

在协作的过程中供应商可以选择不同的价格政策来确定其占有整个供应链利润的比例。

根据供应商不同的期权执行价格c e ,获得供应链的利润曲线图如图1所示,同时可以将供应商第一阶段的产量和零售商的第一阶段的订购量比较如图2所示。

从图1、图2可知,随着期权执行价格c e 的增加,在第一阶段,零售商的订购量和供应商的产量逐渐增加,供应商和供应链的利润逐渐下降,供应商的库存也在逐渐增加。

因为随着期权执行价格的增加,期权契约的供应弹性逐渐丧失,零售商更愿意采用固定订购的方式,因此供应链的协作方式逐渐地接近不采用期权的一次订购和生产方式下的报童模型,从而使供应链的效率得到了削弱,所以两次生产和订购的模式要优于一次生产和订购的协作
方式。

图1
　供应链各成员利润曲线
图2　第一阶段供应商和零售商的生产订购曲线
7　结束语
由于电子半导体产业的技术和产品更新较快,投资和生产成本较高,从而导致其需求不确定性高,因此,如何弱
化或消除需求不确定对供应链协作的影响,从而实现供应链的协调是当前理论界和电子半导体企业所关注的热点。

论文将作为金融工具的期权机制引入到基于需求预测的两阶段生产和订购模式下的供应链的协作过程中,通过研
17
第11期 佟斌,郭琼等:基于需求预测的供应链期权式契约协调
究发现,供应商和零售商根据预测结果,合理的安排其两阶段的生产和订购量,通过选择合适的期权价格政策和恰当的产品出清方式,可以实现供应链的协调,提高供应链应对需求不确定的能力,同时增加供应商和零售商的收益,达到双赢的局面,从而实现帕累托最优。

因此,在供应链的协作过程中,通过对需求预测和期权机制,合理的分析供应商和零售商的市场行为,可以为企业的决策者提供理论依据和决策参考,从而提高供应链效率,节约生产成本,实现社会性的帕累托最优。

另外,将作为金融工具的期权机制引入到供应链的协作过程中,可以进一步拓展供应链的研究思路。

本文的研究是基于信息对称的假定的基础上的,然而在实践当中,信息不对称更为广泛存在,因此信息不对称条件下的供应链协作过程是进一步的研究方向。

参考文献:
[1]　Fisher M,Raman A.R educing the co st o f demand
uncer tainty thro ugh accur ate response t o early sales
[J].Oper atio ns R esear ch,1996,44(1):87～99. [2]　Iy er A V,Ber gen M E.Q uick r espo nse in
manufacturer-r etailer channels[J].M anagem ent
Science,1997,43(4):559～570.
[3]　G allego G,O
b zer O.Integ rating replenishm ent
decisions with adv ance demand infor mation[J].
M anag ement Science,2001,47(10):1344～1360. [4]　G ilber t S M,Ba llou R H.Supply chain benefit s
fr om advanced custo mer comm itments[J].Jo ur nal
o f Operat ions M anag ement,1999,18(2):61～73. [5]　L au H S,L au A H L.Reo rder ing str ategies fo r a
N ew sv endo r-type pro duct[J].Euro pean Jo urnal of
O per ational R esea rch,1997,103(7):557～572. [6]　Gurnani H,T a ng C S.N ote:optimal or der ing
decisio ns w ith uncer tain co st and demand for ecast
updating[J].M anagement Science,1999,45(10):
1456～1462.
[7]　Y an H M,Liu K,Hsu A.O pt imal o rdering in a
dual-supplier sy st em w ith demand for ecast updates
[J].Pr oduction and O per atio ns M anag ement
So ciety,2003,12(1):30～45.
[8]　Do no hue K L.Efficient supply contr act s fo r fashion
g oods with for ecast updat ing and tw o pr oduction
mo des[J].M anag ement Science,2000,46(11):1391～1411.
[9]　丁立军,夏国平,葛健.两次生产和订货模式下的供
应链契约式协调[J].管理科学学报,2004,7(4):24～32.
[10]　Barnes-Schust er D,Bassok Y,A nupindi R.
Co or dination and flexibility in supply co nt racts
w ith o ptions[J].M anufacturing&Ser vices
O per ations M anagement,2002,4(3):171～207. [11]　Cho i T M,L i D,Y an H.O ptimal single o rdering
po licy w ith m ultiple deliv er y mo des with Bayesian
infor matio n updates[J].Computers and
O perat ions Resear ch,2004,31:1965～1984. [12]　Chen F.A dvanced demand info rmat ion and supply
chain per for mance[J].M anufact ur ing and Serv ice
O perations M anag em ent,2001,46(3):53～67. [13]　Speng ler J.V ertica l integr ation and antit rust
po licy[J].Jour na l of P olitical Economy,1950,4:
347～352
[14]　P asternack B A.O ptimal pricing and r eturns
policies fo r per ishable commo dities[J].M arketing
Science,1985,4:166～176.
Supply Chain Coordination with Option Contract under Demand Updating
T ONG Bin1,GUO Qio ng1,2,PAN Xin1
(1.Schoo l o f M anag ement,Dalian U niv ersity o f T echno log y,D alian116024,China;
2.Schoo l o f Public P olicy and M anag ement,T sing hua U niver sity,Beijing100084,China)
Abstract:Supply chain co or dinatio n w ith optio n co nt ract under demand updat ing is studied in this paper.T he supplier’s and the ret ailer’s decisio n mo dels in the centr alized and decent ralized supply chains with tw o-sta ge manufactur ing and or der ing m ode ar e built and the mo del analy sis indicates that the supply chain ag ents’pr ofits ar e bett er than t ho se in the newsv endor mo dels.I n the decentr alized supply chain,the o rder ing a nd pro ductio n decision ar e made accor ding t o different updat ed infor mation and pro ductio n co st ing.T he optio n co ntr act shifts a par t of the buyer’s risk fr om demand uncer tainty to the supplier by t he appr opr iate optio ns pricing po licy and pro ducts salva ge way,and the supplier,in tur n, is compensated by the additional rev enue o bt ained fr om t he o ptio ns.As a r esult,the supply chain is co or dina ted.
Key words:Demand U pdating;O pt ion Co ntr act;Supply Chain Co or dinatio n;Pr icing Po licy
18系　统　工　程 2006年。