1.4 研究方法与技术路线

1.4.1 研究方法

本书将多种理论研究和实验设计研究方法相结合，综合各种研究技术对相关具体问题进行有针对性的分析和探讨。主要的研究方法包括以下两大类：

1.4.1.1 理论研究方法

本书研究涉及风险控制理论、运筹学、期权金融工具、智能优化、动态系统建模理论、试验设计理论等技术，在掌握这些方法和工具的基础上，通过搭建相对清晰的研究体系，采用总结、分析、归纳的方法得到相应的研究结论。同时，为了分析不同模型、不同模式之间的差异性，还多次采用模型对比和数值分析的方法开展对比性分析。

1.4.1.2 实验设计研究方法

本书研究依托制造业为背景而展开。由于制造业投资巨大、进行试验验证面临巨大的成本和风险，因此，在研究中为了验证模型的有效性本书采用试验设计（Design of Experiment）的方法对得到的结论进行试验验证。目前大规模的算法有助于快速求解复杂问题，而试验设计理论将有效实现算法有效性验证。

1.4.2 技术路线

1.4.2.1 风险控制理论

风险价值（Value at Risk, VaR）是最近发展起来的一种金融市场风险测量的方法。VaR作为风险管理核心和基础的风险测量技术，其优点是将不同的市场因子、不同市场的风险集为一个数，较准确地度量了来自不同风险及其相互作用而产生的潜在损失。目前，VaR方法在风险测量方面得到了广泛应用，成为金融市场风险测量的主流方法。VaR的定义是“在正常的市场条件下，在给定的置信区间内的最坏预期损失”。即指在一定的置信水平下，企业资产在未来一定时间内最大可能损失。在统计学意义下，可以表示为：设XT（W）表示在投资一定数额的资产W后，某一段时间[0, T]内的损失量，α是一给定的显著性水平，称满足Pr{XT（W）＞ θ}=α的θ=θ（T, W, α）为该资产在持有期[0, T]内，置信度为1-α的VaR。由VaR的定义可以看出，VaR是资产损失量XT（W）分布的高分位数。计算VaR时需要解决三个问题：置信度的确定；交易周期T的长度；收益量X的分布。

在两级供应链中，如果每个成员都独立地追求自身利润的最大化，将会产生“双重边际化效应”（Double Marginalization），即当供应链存在单个上游卖者（供应商）和单个下游买者（零售商）时，上、下游企业为实现各自利益的最大化而使整个产业链经历两次加价（边际化），而以自己利润最大化为目的的下游买者倾向于采购对上游来说并非最优数量的产品，最终会影响供应链的整体效用。

研究发现在不同风险偏好条件下，供应商的风险态度对于供应链总的期望收益有重要影响。Choi等（2008）在M-V的框架下，以供应链的成员的期望收益最大化为目标，同时使收益的标准差在决策者的控制范围内，研究了如何应用回购合同实现供应链的协调以及风险控制；Tapiero（2005）首次将VaR引入库存管理中指出VaR是解决量化库存风险的一种有效方法；Gotoh和Takano（2007）研究了条件VaR最小化条件下的单周期报童问题；Özler等（2009）使用VaR来量化风险，进一步研究了VaR约束下多个产品的报童问题。

VaR方法的优势表现在：第一，VaR以一个简单的数值来表现，简单明了，便于理解；第二，把预期的风险损失额与该损失发生的概率相结合，便于供应商掌握预期损失发生的规模及其概率；第三，由于供应商的风险偏好不同，因此可以得到在不同置信水平下的VaR值，可使供应商更好地了解在不同概率下的风险损失额；第四，VaR模型是将数理统计技术和现代工程方法相结合所产生的一种全面度量风险的有效工具，增强了风险管理控制的科学性和客观性。VaR方法的这些优势是传统的风险评价方法所无法做到的。

1.4.2.2 基于多零售商分享信息情况下的决策优化

在本书中，两个零售商都分享信息的情况下，代理商已经知道了两个零售商的预测分布及隐含其中的方差信息。但是，因为代理商的优化订货量与两个零售商的优化订货量的和往往不一致，我们希望找到一组在允许范围内的可行解，使得订货量分配损失风险最小。为此，需要满足：

从而构建基于代理商推荐订货量约束的随机动态规划模型，其求解目标是使得多周期后两个零售商的损失风险最小。随机动态规划的求解十分复杂。首先，采用近似最优订货策略（近视策略Myopic Policy, Huang and Song 2010；报童策略Newboy Policy, Shumsky and Zhang 2009等），在求解次优订货策略时基于风险最小的订货策略。然后，采用试验设计（Design of Experiment）将近视假设时的决策结果跟最优结果进行比较，寻找相应的启发式迭代搜寻算法，从而大幅度减少模型的计算量。

1.4.2.3 双向期权工具

传统的双向期权模型是指批发商或者零售商向供应商购买一定数量的产品的期权，当期权到期时零售商可以选择执行部分、全部或者不执行期权。零售商享有灵活的订货策略，能够更好地适应市场需求的变化，从而减少缺货损失或因订货太多而导致的库存成本增加。而对于供应商而言，供应商被允许追加订货和退还多余的库存，所以供应商会根据自身收益的最大来确定自身的实际生产量，没有必要生产全部的零售商的初始订货量和期权数量。这一方面减轻了需求不确定性的风险，另一方面也从零售商那里收到了一笔购买期权的收益。因此，期权机制能够使得供应商和零售商改善合作关系，实现双赢，从而有效提高供应链整体的运作效率。

构成双向期权的主要因素可以归结为以下三个方面：

（1）执行价格。期权买卖双方签订的期权合约中规定的买入或者卖出实际商品的价格。

（2）期权费。期权的买方为获得在未来某个约定时间以约定价格买入或者卖出约定数量实际商品的权利所支付的费用。

（3）履约保证金。为确保期权卖方顺利执行期权义务而必须投入的部分财物担保。

期权市场能够让那些希望降低风险和成本的投资者把风险转移到希望承受风险而带来更大收益的投资者身上，也会提供给投机者一个有效的可供选择的方式。因为期权市场可以有效重新分配风险，所以风险不会超出可接受的范围。首先，它能够降低交易成本。这使得期权交易市场作为现货市场交易市场的替代或者作为持有现货的一种补充更方便、更具有吸引力。其次，与现货市场相比，期权市场具有更高的流动性。本书根据实际问题设计了一套供应链上下游企业间的双向期权模型。通过分析结合供应链的收益模型和零售商的信任决策模型，可以得到由于增加了双向期权的机制，在减少了零售商的风险同时也增加了零售商的收益，但同时也意味着如果发生过量的订货，零售商能够以相应的价格将多余的库存返还给供应商，尽管增加了供应商的库存风险；但是，供应商允许追加订货和退还多余的库存，势必会根据自身收益的最大来确定自身的实际生产量，没有必要生产全部的零售商的初始订货量和期权数量，从而提高了整体供应链运作的灵活性。

1.4.2.4 基于现实背景的成果验证与应用

收集相关的参数数值，综合运用数据统计和仿真实验验证以上每项研究成果的实际应用性。本研究拟收集供应链的上下游代表企业的相关数据，并对数据进行统计分析，通过建立计算机仿真模型对上述信任策略和定价策略进行验证，从而得出本项研究的可行性和现实意义，并将研究成果结合实践进行应用。

鉴于验证随机问题的代价和困难性，本研究主要基于仿真式样进行相关方法与验证，在进行开发相关启发式和近似算法或进行案例分析时，采用实验的方式进行归纳。实验设计的有效性验证通过DOE理论进行验证，仿真结果通过显著性检验来验证。

1.4.3 研究难点和关键问题

目前，供应链环境下对信任问题定量研究的关键问题包括：

（1）缺乏统一的信任量化模型，对信任的量化存在多样性，包括数值的定义方式和取值区间。

（2）目前定量研究工作尚缺乏对供应链环境下信任的计量计算、传递、融合、动态演化和恶意节点的检测等系统研究。这方面研究尚处于起步阶段，特别是对整个供应链系统的信任更新机制仿真的缺乏，在此领域的研究尚属空白。

（3）由于理论研究的滞后以及对大型供应链企业的调研情报资料的匮乏，使得研究人员对国内外供应链企业间信任的现实状况和实际问题缺乏准确、清晰的把握，并且在实践中很难做到有的放矢。

研究开展过程中，面临的一些技术难点和对应的解决思路包括：

（1）基于研究的问题，将构造多角色、多周期的信任更新模型，但是模型求解具有一定难度。

解决途径：可以采用逼近或模型类比的方式分析模型的性质和目标函数值域，开发相应的启发式或近似求解算法。

（2）多周期随机动态规划问题的解析推导过程较为复杂，如何解决运算量较大的问题，是一大挑战。

解决途径：通过递推求解的方式，每次递推简化一个阶段，从而使得运算量得以简化。

（3）在进行算法设计以及试验仿真过程中会采用多种算法，若涉及多种智能算法的混合集成，如何构建算法之间的接口，是技术难点之一。

解决途径：建立面向问题分解的智能优化仿真模型，在协调控制器的支持下，构建混合智能算法的计算过程并对计算结果进行优化。

（4）本研究决策变量计算主要通过构建算法的方法实现，如何确定其算法的有效性、如何检验仿真实验结果的显著性均为难点。

解决途径：通过DOE（Design of Experiment）方法，确定仿真样本数量在足够的范围内，并将本研究所提算法跟简单问题的蒙特卡洛仿真或随机动态规划精确求解进行比较，可以验证所提算法的有效性。最后用双向T-检验对实验结果进行显著性分析。