供应链协同的供应商选择与销售预测

定　价：¥24.00

作　者：	舒彤，陈收，汪寿阳，赵修利著
出版社：	湖南大学出版社
丛编项：	芙蓉管理科学丛书
标　签：	生产与运作管理

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ISBN：	9787811136821	出版时间：	2009-11-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	176	字数：

内容简介

　　《供应链协同的供应商选择与销售预测》讨论了信息论对经济信息的理解及处理所具有的支持作用，指出了供应链协同信息的基础结构是基于产品及服务的分类分层；提出了供应商选择的层次式经济信息滤波模型，定义了供应商选择的信息分层搜寻标准，得到了信息的收集与发布、供应商选择、供应商动态评价这三个阶段的指标体系、权重及解释；提出了基于影响因子的供应链层次式预测方法，分析了影响因子在供应链销售预测中的重要作用，指出经济及管理领域的影响因素是经济及管理行为中的噪声，在实际中可以将其量化并加以有效利用。将信息论引入供应商选择及供应链销售预测的研究中，是信息论在管理理论及管理行为中的一个延伸。

作者简介

　　舒彤，管理学在职博士，湖南大学工商管理学院副教授，先后在国内外学术期刊发表论文十余篇。现为英国诺丁汉大学访问学者。陈收。博士，湖南大学教授，副校长。兼任国务院学位委员会学科评议组成员、国家自然科学基金委员会管理科学部评审组委员、全国工商管理硕士教育指导委员会委员、湖南省学位委员会委员、中国数量经济学会副理事长、湖南省社会科学联合会青年工作委员会主任、湖南省系统工程学会副理事长以及多种重要学术期刊副主编、编委和多家上市公司独立董事。参加和承担国家自然科学基金重大项目、重点项目等科研课题多项。出版学术著作7部，在各种学术期刊上发表论文60余篇。汪寿阳，博士，中国科学院数学与系统科学研究院研究员、副院长，中国科学院管理、决策与信息系统熏点实验室主任，中国科学院研究生院管理学院副院长。兼任中国系统工程学会副理事长、中困运筹学会副理事长、lnte rnational Society of Knowledge and Systems Sciences等3个国际学术组织的执行理事或理事，以及国内外20余所大学的兼职教授或名誉教授。先后被10种国际专业期刊和8种国内学术期刊聘请为主编、领域主编、副主编或编委。在国内外出版专著12部，在欧美学术期刊上发表论文100余篇，并且作为客座主编为8种国际著名期刊主编出版了金融学和决策分析领域的专辑/专卷。

图书目录

总序
序言
第1章绪论
1.1 背景
1.1.1 供应链管理
1.1.2 供应链协同
1.1.3 协同规划、预测与补货体系及其工作流程
1.1.4 信息论
1.2 研究方法
1.2.1 层次分析法
1.2.2 因子分析法
1.2.3 预测方法
1.3 研究思想与目的
1.3.1 研究思想
1.3.2 研究目的
1.3.3 课题来源
1.4 研究内容与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
1.5 主要创新
第2章理论基础
2.1 信息论原理
2.2 价值链理论
2.3 交易成本理论
2.4 网络理论
2.5 供应商选择理论
2.6 供应链的需求不确定性原理
2.7 国内外研究综述
2.7.1 供应链协同理论与方法
2.7.2 协同规划、预测与补货
2.7.3 信息的价值
2.7.4 信息资源与有效信息
2.7.5 经济活动中的信息问题
2.7.6 供应商选择理论与方法
2.7.7 牛鞭效应
2.7.8 时间序列预测理论及其发展
2.8 供应链协同信息在经济信息中的层次及主要表现
2.9 本章小结
第3章供应商选择的层次式经济信息滤波模型
3.1 前言
3.2 供应链企业的资源性及合作模式的转变
3.2.1 供应链企业的资源性
3.2.2 供应链企业合作模式的转变
3.3 供应链协同协议
3.3.1 供应链协同的协议性
3.3.2 供应链协同的协议机制
3.3.3 供应链协同协议的主要内容
3.4 供应链协同关系的影响因素
3.5 供应链协同协议模型分析
3.6 供应商选择方法分类
3.7 供应商选择指标体系的建立原则
3.8 供应商选择的历史指标体系
3.9 供应商选择新指标体系的建立
3.9.1 一级搜索指标体系
3.9.2 二级搜索指标体系
3.9.3 三级搜索指标体系
3.10 本章小结
第4章层次式经济信息滤波模型的指标权重及解释
4.1 前言
4.2 供应商选择的层次式经济信息滤波模型的指标权重
4.3 供应商选择的层次式经济信息滤波模型的指标排序解释
4.3.1 二级搜索指标体系的解释
4.3.2 三级搜索指标体系的解释
4.4 本章小结
第5章供应链层次式预测及其影响因子分析方法
5.1 前言
5.2 供应链需求与销售预测
5.3 时间序列预测理论与方法
5.3.1 时间序列的调整、分解与平滑
5.3.2 时间序列的序列相关
5.3.3 时间序列建模
5.4 因子分析法的步骤
5.5 指数平滑法
5.5.1 一次指数平滑法
5.5.2 二次指数平滑法
5.6 预测评价指标
5.7 预测数据预处理
5.7.1 数据清理
5.7.2 数据变换
5.8 基于影响因子的供应链层次式预测方法
5.9 本章小结
第6章层次式预测的影响因子分析方法实证研究
6.1 前言
6.2 背景资料
6.2.1 公司与行业背景
6.2.2 实证数据
6.3 影响因子与数据标准化
6.3.1 春运影响因子及计算
6.3.2 停车检修或小修影响因子及计算
6.3.3 数据标准化
6.4 预测过程及预测值分析
6.4.1 预测过程
6.4.2 六个月预测误差与纵向精度分析
6.4.3 六个月合并预测误差与横向精度分析
6.4.4 三个月预测误差与纵向精度分析
6.4.5 三个月合并预测误差与横向精度分析
6.5 本章小结
结论与展望
附表
参考文献