基于需求预测的旅游供应链牛鞭效应问题研究

基于不同需求预测技术,研究了游客、旅行社、功能性服务提供商组成的三阶段旅游供应链中的牛鞭效应问题。对比分析了在一定的预测提前期下,旅行社分别运用移动平均、指数平滑和权重预测三种不同预测技术来预测游客需求时的牛鞭效应现象,数据实验结果表明:(1)缩短预测提前期有助于减少牛鞭效应;(2)增大移动平均中的历史数据个数或减小指数平滑中的平滑系数都能减弱牛鞭效应。通过三种预测技术的对比,证实在降低牛鞭效应上移动平均预测技术要优于指数平滑以及权重预测技术。     

基于信息共享的旅游供应链合作预测问题研究

构建了预测提前期需求预测更新模型,研究游客、旅行社、功能性服务提供商组成的三阶段旅游供应链合作预测问题.并基于信息相似度对比分析旅游供应链成员分散信息结构下的单独预测与信息共享下的合作预测,碍出:①合作预测能降低预测的误差标准差,预测准确性优于单独预测,且旅游供应链成员信息相似度越大,合作预测效果越不明显;②只有合作预测潜在收益大于成本时,旅游供应链成员才会采取合作预测策略,且在相同潜在收益下,随着信息共享成本的增加以及旅游供应链成员信息相似度的降低,采取合作预测的可能性降低.