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不对称信息博弈与供应链网络

时间:2006-11-28栏目:电子商务论文

  从不对称信息理论的博弈分析入手,针对供应链管理中存在的牛鞭效应和顾客价值问题,在对不对称信息博弈中的显示原理和信号博弈等理论给出针对性分析之后,将其运用于供应链管理中的牛鞭效应和顾客价值问题的分析中。从博弈论的角度对牛鞭效应和顾客价值的产生机理和规避方法进行了阐述,并对顾客价值影响供应链中均衡的道德风险问题给出了理论上的解决方法。

  不对称信息理论是信息经济学一个研究重点。著名的经济学家、2001年度诺贝尔经济学奖获得者阿克洛夫(C·Akerlof)、斯彭斯(A·M·Spenee)以及斯蒂格里茨(J·E·Stidiz)凭借在不对称信息理论上的杰出造诣而享誉学术界。所谓不对称信息是指在相互对应的经济主体之间不作对称分布的有关时间的知识或概率分布.不对称信息现象存在的根源一方面是由于与厂商或市场参与者所拥有的私人信息;另一方面是由于参与人基于不同的获取能力而获得不同的信息所致。在西方的理论中,交易中信息优势的一方称为委托人,拥有信息劣势的一方称为代理人。因此,任何不对称信息体现的都是一种委托——代理的关系。

  在研究不对称信息博弈时,有五种基本模型适用解决其中的委托——代理关系。在供应链网络管理中,信息的不对称主要体现在信息的可获得性及行为的可知性等性质。因此可选用显示原理同信号博弈等相关理论来阐明供应链参与者的关系及行动。

    一、不对称信息理论的博弈方法

    (一)贝叶斯博弈下的显示原理

  所谓贝叶斯条件是指,在非完全信息状态下,参与者的行动空间A1,…,An,其类型空间T1,…,Tn,判断值P1,…,Pn及他们的收益函数U1,…,Un;其中参与者i的类型作为参与者i的私人信息,决定了参与者i的收益函数Ui(a1,…an,ti),并且是可能的类型集Ti中的一个元素。参与者i的判断Pi描述了i在给定自己的类型是ti时,对其它n-1个参与者可能的类型ti的不确定性。我们用G=(A1,…An,T1,…,Tn,P1,…,Pn,U1,…,Un)来表示这一博弈。

  贝叶斯条件下的显示原理最早由梅尔森(R·Myerson)于1978年提出。该定理的一个主要条件和结果是供应链网络中参与者必须是以诚相待,实话实说。因此,该定理适用于供应链网络不存在激烈矛盾、联盟关系牢固的运营者;这时,其网络的参与者就可借助显示原理来处理网络中的博弈。显示原理要求:其一,供应联网中,各参与主体全部(或绝大部分)声明(允许存在伪信息)他们各自的类型(在供应链中,表现为对供应链产生影响的各相关指标及信息反馈)。令声明的类型为τi,各自真实的类型为τi;其二,在给定的各网络参与商的声明(τi,…τn)下,参与商i以qi(τi,…τn)的概率向其他有利益相关的同盟厂商公布相关指标的值。而自身须付出xi(τi,…τn)的利益。概率q1(τi,…τn) +…+qn(τi,…τn)之和必须小于或等于1。该利益主要体现为该厂商为公布自身私有信息,而面临的财务或生产上的风险,也可体现为厂商为维持该种状态下的供应链网络而自身的成本付出。其三,设计适当的付出和概率函数{xi(ti,…τn)+…+xn(ti,…τn);q1(ti,…τn)+…qn(ti,…τn)}使得每一参与者的均衡战略是宣布τi(ti)=ti。即每位网络中的厂商都实话实说,以诚相待,从而达到供应链网络的良好运转。

  (二)信号博弈原理

  在许多供应链网络中,各结点参与厂商数量规格不尽一致,以一基准厂商为例,其供应商为规模小且数量多的厂商,这时的博弈可更多的用信号博弈的分析程序来解释。在供应链网络中,信号的发送者一般是一些小的参与厂商,如可口可乐公司的分装商,信号的接收者是相邻接口的供应链网络中的相对较大的厂商。信号一般体现为其感兴趣的情况反馈。其行动描述如下:

  发送信号的厂商从自身的可行类型集T={t1,…,tn}中观测到某种类型ti,且是对所有i,P(t1)+…+P(tn)=1。然后从可行的信号集M={m1,=,mn}中选择一个信号mi发送。

  接收者观测到mi但未观测到ti,然后从可行的行动集A{a1,…,an}中选择行动ak。

  双方收益由us(ti,mj,ak)和ur(ti,mj,ak)给出。其中S:sender,R:receiver.这时类型可视为该发送厂商自身的生产、财务指标。

    二、牛鞭效应与信息不对称博弈

  所谓牛鞭效应(bullwhip),简单说是指需求信息随着往供应链上游前进而逐渐呈现变动程度增大的现象。其原因主要在于在一供应链中,处于下游的厂商在传播顾客需求信息时,经意或不经意的保存部分信息从而导致信息的不完全,影响上游厂商的库存管理,从而导致牛鞭效应的产生。下面分别从集中型供应链和分散型供应链两种类型入手阐述牛鞭效应的博弈机理。

  (一)集中型供应链中的牛鞭效应

  在集中型供应链中,供应链的每一阶段都接到最下游厂商预测或掌握的平均需求信息,并根据这个平均需求来确定最小——最大库存策略。在该类型的供应链中,厂商关系牢固,其关系可用显示原理博弈方法来解释:由于在供应链中,供应链运转情况是各方利益的生命线。因此,供应链下游企业在反馈顾客需求信息时,声明了各自的类型τi,这种类型在之后各厂商进行判断和付出的一系列博弈活动后,非常接近于真实类型ti,这样就认为供应链提供了真实的顾客需求信息,上游厂商所要做的就是改善自己的库存管理技术,向电子管理方向发展,除此之外,建立一套集中信息的管理预测系统,用于分析预测下游厂商的反馈信息,并将处理后的结果发送到上游厂商。这样能很大程度上克服牛鞭效应的影响。

  (二)分散型博弈中的牛鞭效应

  在分散型供应链管理中,下游厂商一般不愿意让供应链的其余部分得到其预测的平均需求信息。相反,上游厂商必须根据零售商发出的订单估计平均需求,以确定自己的库存水平。这样,通过对下游厂商需求的不确定信息的分析,厂商预测到的需求数量信息将以其下游厂商需求结果方差的倍数增长。这就可看作一个信号博弈,下游厂商从其所有的类型(预测值、观测值)中ti,挑选一个发送值mi,上游厂商收到之后,并未收到另一部分值ti,之后,上游厂商在采取其库存行动,不可避免的会产生库存同需求脱节的情况,从而产生牛鞭效应。在这种类型的供应链中,订货量(包括库存量)的方差变得越来越大,近似于乘积的形式,所以批发商发出的订单比零售商发出的订单变动性更大。这时通过供应链各阶段共享需求信息可以显著地减小牛鞭效应。实际上,当需求信息集中时,供应链每一阶段都可利用实际的顾客需求信息来预测平均需求,而当需求信息不共享时,每一阶段必须利用前一阶段发出的订单来预测平均需求。

  三、知识供应链与不对称信

息博弈

  知识经济是未来经济发展的主流,而在这种新型经济上发展而来的供应链模式被称为知识供应链,这种供应链以知识为中心,以顾客价值为导向,是一种需求拉动型供应链模式。

  (一)知识供应链的不对称信息博弈解析

  知识供应链与传统供应链相比,一个显著的特征是将顾客作为其供应链网络中的基础,企业知识创新的界面后移,企业的创新活动以满足顾客需要为中心,为顾客创造更多更好的价值。在知识供应链的管理中,从博弈论的角度看,既然整个供应链都以顾客为中心,那么供应链的上游厂商必然以其下游厂商 (顾客)的利益为出发点。这个下游厂商的定义不应局限于该厂商直接的顾客厂商上,而须兼顾次下游直至最终顾客。而上游厂商的产品或服务通常同其下游厂商一起设计生产。DELL公司、皮尔·卡丹公司、耐克公司等无不是典

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