非平稳ARMA(1,1)需求下的易腐产品供应链绩效优化研究.docx

非平稳ARMA(1,1)需求下的易腐产品供应链绩效优化研究
一、介绍
供应链是管理从原材料供应到产品销售的整个过程，它是企业发展和增加市场竞争力的重要途径。而供应链中的易腐品是一种特殊的商品类别，由于其短保质期、易变质、散装、高敏感性等特点，会导致供应链中的信息滞后、库存过高、损失和浪费的问题。因此，如何优化供应链绩效，减少易腐品的浪费和减少成本，是制造企业和供应链管理者的关键问题。
二、研究意义
本文研究的非平稳ARMA(1,1)需求下的易腐产品供应链绩效优化，是探索解决上述问题的一种思路。通过对需求进行非平稳时间序列分析，在此基础上利用ARMA(1,1)模型预测需求，进而利用优化算法来优化供应链的库存和订单决策。
本文的研究意义在于：
1.提供对应非平稳需求的ARDL模型的选择，并对预处理结果进行实时处理直接应用ARMA模型。
2.为供应链管理者提供一种针对易腐品的供应链设计和优化方法，减少废料、浪费和库存成本，提高企业的经济效益和社会效益。
三、研究方法
本文研究方法主要包括数据收集、非平稳时间序列分析、ARMA模型构建、优化算法应用和对比分析。
1.数据收集
首先，需要收集易腐产品的历史销售数据和库存数据，以便对需求进行非平稳时间序列分析，构建ARMA(1,1)模型。
2.非平稳时间序列分析
对于非平稳时间序列数据，需要对其进行平稳化处理，消除其随时间变化而变化的趋势。本文采用了ARIMA(p,d,q)模型进行差分和转换，转换后的数据是平稳的时间序列数据，可以进行模型构建。
3.ARMA模型构建
在进行时间序列分析之后，需要使用ARMA模型构建易腐产品的需求模型，并进行预测。在这里，采用ARMA(1,1)模型进行估计和预测，通过比较预测值和实际值的误差大小，检验模型的准确性。
4.优化算法应用
将ARMA模型的预测结果应用于优化算法中，进一步优化企业的库存和订单决策，以减少成本和浪费。
5.对比分析
对比分析本文所提出的方法和其他现有的供应链优化方法之间的差异，评估本文方法的有效性和优劣性。
四、研究结论
通过本文研究发现，企业利用非平稳时间序列的分析技术，可以有效地建立易腐品的需求模型，进一步采用ARMA模型进行预测，并通过优化算法来优化企业的库存和订单决策实现自动化管理。相对于基于规则的人工决策模式，能够显著减少企业的库存成本和浪费，提高企业的效益和竞争力。
本文的贡献在于：提供了一种对易腐品供应链绩效优化的研究思路和方法，为企业及供应链管理者提供了具有实用性和可操作性的技术手段，有利于企业实现高效节约地管理和应对市场竞争。