本文是一篇企业管理论文，本文主要是基于置信规则库预测未来的市场需求状态，进而构建企业采购决策模型帮助企业做出合理的采购决策。
第1章 绪论
1.1 研究背景
企业的采购决策是生产规划过程中的重要问题，合理的采购决策能够帮助企业控制库存、提高服务水平以及改善自身绩效[1]。从供应链的角度，下游企业合适的采购量能帮助上游企业制定优化的生产规划，进而提高供应链整体的响应速度和竞争力。如Fisher和Reman[2]研究了Sport Obermeyer（一家设计生产中高端滑雪服的企业）的采购决策，研究发现如果提高采购量的精度，利润将会增加60%。Katok等[3]研究了一家销售地图的公司的采购决策，他们发现最优采购决策每年可帮助公司总共节省80多万美元。与此相对应的是，美国手术用品公司因过低估计医院货架上的库存水平，致使第二季度销售下降25%，这相当于损失2200万美元[4]。此外，EMC公司由于实际订单低于预期导致其第二季度销售收入损失26.6亿美元，利润损失约1亿美元[5]。因管理者的采购决策失误给企业带来利润损失的例子不胜枚举。
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鉴于采购决策在经济活动中的重要性，优化采购决策成为了各界关注的焦点问题[6]。目前，文献研究主要基于需求分布函数或需求k阶矩（如均值、方差、峰度、偏度等）特征探讨企业的采购决策问题[7-11]。然而，Schweitzer和Cachon[12]实验研究发现，决策者的实际采购量往往系统性偏离理论最优值，这种采购锚点效应表明历史需求信息在很大程度上影响企业的采购决策。事实上，这种供需关系失衡对社会经济的负面影响已备受各界的关注。中共十九届五中全会在《中共中央关于制定国民经济和社会发展的十四个五年规划和2035年远景目标的建议》中强调“把实施扩大内需战略同深化供给侧结构性改革有机结合起来，以创新驱动、高质量供给引领和创造新需求”和“完善扩大内需的政策支撑体系，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平的动态平衡”[13]。供需动态平衡是对供需关系的新判断，其要求能够贯穿生产、消费、流通的各环节，同时其也是一种全局性的供需动态平衡。
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1.2 研究意义
理论意义。本文将基于统计信息假定（（需求概率分布形态或矩特征已知）的企业采购决策问题拓展至基于需求置信度分布的企业采购决策问题。通过文献阅读发现针对企业采购决策问题的研究主要从需求分布函数[21-23]与需求k阶矩（如均值、方差、偏度、峰度）特征已知[24]两类研究边界进行，这两类研究边界均基于统计信息的假定[25]。这两类假定均需要大量的历史需求信息作为支撑，实际上，企业可能并没有拥有大量的历史需求信息（（如发布的新产品、上市时间不长的产品等），即很难得到市场需求的特定分布或者矩特征。当市场需求非线性波动导致其无法表征需求函数时，企业管理者往往会考虑短期的需求信息和结合自身经验做出采购决策；同时置信规则库能够融合多源信息与决策者知识经验并迭代合成需求置信度分布，这为研究采购决策问题提供了新的方法与思路，即完全不对需求做出任何的统计信息假设，仅仅根据历史需求信息和决策者经验做出即时的采购决策。由此，本文将市场不确定下基于统计信息假定的企业采购决策问题拓展至基于需求置信度分布形态的企业采购决策问题。
应用价值。旨在帮助企业做出合理的采购决策，促进企业稳定高效，实现供应链可持续发展。本文依托数字经济的时代背景，在完全竞争（（价格外生）和不完全竞争（（价格内生）两种情境下，通过置信规则库结合决策者的知识经验和需求相关信息（（历史销售和历史价格信息）表征未来市场需求状态，基于需求置信度分布构建企业的采购决策模型，这不仅能够有效的帮助企业更为客观的描述未来市场需求变化趋势，降低企业产品库存积压及短缺的风险，提高企业竞争力；而且从供应链角度讲，下游企业合适的采购量能够帮助上游企业做出合理的生产运营规划，进而能够实现供应链的长效稳定发展。
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第2章 文献综述
2.1不确定需求下企业采购决策研究现状
理论界把具有较短销售期、带有季节性或周期性、失去销售机会成本较高和剩余库存成本较高的产品采购问题称为报童问题，如报纸、杂志、时装、生鲜、应急药物、救灾物资等产品的采购问题[26]。由于环境的复杂性和激烈竞争，企业采购决策成为运营管理中最基本的问题[27]。鉴于企业采购决策的重要性，由此如何建立更加符合实际情况的采购决策模型一直以来成为了学者们研究的重点问题，因此，学者们对企业采购决策问题开展了大量的研究。
在研究采购决策之初，学者们通过概率分布形态来刻画市场需求的不确定性。Arrow等[28]最早采用累积分布函数测度市场需求不确定，并基于分位数计算最优的采购量之后，企业采购决策引起了学术界足够的重视，Morris[29]在需求分布函数类中研究企业采购决策问题。王海燕等[30]研究了需求分布规律变化情况下的企业采购策略。这一研究边界影响了基于采购决策的供应链协调问题[31-32]、企业采购决策的实证研究[33-34]以及企业采购决策的行为研究[35-36]等。同时基于概率分布形式的需求表征形态也出现在定价的企业采购决策问题中，Whitin[37]首次研究定价的采购决策问题，在需求是价格线性函数假定下探究最优定价的解析式。随后，研究人员引入随机噪声刻画市场需求与非价格的映射关系，构建了需求均值与价格和随机噪声的函数模型，并解析期望利润最优时的库存控制和价格管理。
为了克服需求均值过度依赖概率分布形态，有的学者将企业采购决策问题拓展到了需求信息不完备的情况。在现实中，由于资源或者市场的不确定，企业很难完全获得市场需求的准确信息，进而需求的特定分布形式难以根据已知的具体信息数据表征出来。由此，部分学者探究了需求信息不完备下的企业采购决策问题。Scarf[38]首次从需求均值和方差（即分布自由）的角度，利用极大-极小法最大化需求最坏情况下的企业利润，但该研究方法产生保守的解决方案。
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2.2 企业采购决策偏差研究现状
学者们针对企业采购决策问题进行了丰富且深入的研究，但研究者发现理论最优采购决策与实际存在偏差。关于企业采购决策问题的大多数文献研究均假定决策者是完全理性人，基于利润最大化或成本最小化来做出决策，这类假设成为了风险决策和行为理论主流的分析方法，其被广泛认为是标准的理性决策模式[26]。事实上，管理者并不完全是理性的决策者，决策者的行为会对企业的采购决策产生影响，进而导致采购决策偏离完全理性下的理论最优值[53]，从而使得基于理性假定做出的企业采购决策不能反映实际管理者的决策行为。因此，为了帮助管理者在不确定的市场环境下做出合理的采购决策，决策者在知晓企业采购决策偏差存在的情况下如何调整自身采购行为就变得异常重要。
Schweiter等[12]发现了一种很重要的系统性决策偏差，这种决策偏差被称为“均值趋向”效应，即管理者的实际采购量位于需求均值和理论最优采购量之间。Katok等[54]通过研究发现，对决策者的经验、反馈进行简单的干预，可以有效的提高企业的绩效，但是这种系统性决策偏差依然存在。同时很多学者也证实了这个系统性偏差。史英杰等[55]通过模型发现零售商受锚定心理的影响，其采购决策行为出现“偏向均值”现象。同时，杨宽等[56]通过对群体和个体之间的采购决策行为进行对比分析，发现即使群体做出采购决策，依然存在系统性偏差，在高利润情境下群体决策质量要显著优于个体决策质量。
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第3章 基于需求置信规则库的企业采购决策模型 ......................... 15
3.1 问题描述 ................................. 16
3.2 需求置信规则库的模型构建 .................... 17
第4章 基于价格-需求置信规则库的企业采购决策模型 .................. 37
4.1 问题描述 ................................... 37
4.2 价格-需求置信规则库的模型构建 ........................... 39
第5章 拓展模型 ........................... 67
5.1 拓展模型： Silver-Meal算法、最小单位成本法、部分期间平衡法 ............ 67
5.2 拓展模型与第3章多周期下基于置信规则库采购决策对比分析 ................. 68
第4章 基于价格-需求置信规则库的企业采购决策模型
4.1 问题描述
在不完全竞争的市场环境下，定价和采购决策能够实现供需关系的匹配，但是受决策者知识经验的影响，同时做出采购和定价决策导致决策的偏差更大。然而，学者发现降低采购决策和定价的关联性，可以有效的降低需求的不确定性和采购决策的误差[61]。由此，企业管理者先要决策产品价格，进而决策产品的采购量
考虑单一企业在销售周期内销售产品，由于产品生产需要一定的时间，企业在销售开始之前就需要做出采购决策，在销售期间不能追加采购量。假设企业拥有完整的历史销售和价格信息，其拥有自主定价权。企业做出采购决策的时间顺序如下：销售周期开始前，首先做出价格预测，然后考虑价格对需求的影响做出需求预测，决定采购量，发出采购量订单，订单到达盘点；销售期间，销售所采购的产品，同时记录缺货信息；销售周期结束，盘点销售信息、剩余库存和缺货信息，计算周期内的成本和收益。在整个过程中，假设企业决策者对产品未来的市场需求状态的预测值为ˆD，企业决策者决定的产品采购量为qˆ，在销售期间单位产品以pˆ进行销售，单位产品采购成本为cˆ，未售出单位产品残值为sˆ，不能满足市场需求的单位产品残值为vˆ。其采购过程如下图所示。
企业管理论文参考
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第6章 结论与展望
6.1 结论
企业的采购决策是企业经营者最为关心的问题，正确合理的采购决策对于企业控制库存水平、提升企业竞争力至关重要。传统基于移动平均、指数平滑及线性回归的需求预测方法通过历史销售信息经过统计拟合预测市场需求状态，进而构建企业采购决策模型。然而，已有文献研究发现基于传统方法构建的企业采购决策与管理者做出的实际采购决策存在系统性偏差，同时发现历史销售、历史价格和决策者的知识经验能够改善企业采购决策的偏差，提高企业采购决策的精度。在数字经济的时代背景下，企业拥有历史销售和历史价格信息，此外，置信规则库能够融合历史销量、历史价格信息和决策者的知识经验，置信规则库在处理市场需求的不确定上具有突出的优势，由此本文提出了基于置信规则库的企业采购决策模型，目的是帮助企业做出合理的采购决策。
首先，在完全竞争（价格外生）的市场情境下，基于历史销量信息和决策者的知识经验构建需求置信规则库，并迭代合成需求置信度分布，考虑决策者知识经验的局限性，设计优化算法更新需求置信规则库的相关参数，使其更加契合现实需求，基于迭代合成的需求置信度分布函数分别在单周期和多周期下构建企业的采购决策模型；然后，由完全竞争拓展到不完全竞争（价格内生）的市场情境，构建由历史价格、历史销量信息和决策者知识经验的价格置信规则库，迭代更新得到价格置信度分布，在此基础上考虑需求受价格因素的影响，构建由历史价格、历史销售、当前价格信息以及决策者知识经验的需求置信规则库，迭代合成需求置信度分布，并分别在单周期和多周期情况下构建企业的采购决策模型，解析企业的最优采购决策；最后，通过案例仿真进行了三组对比分析：第一组是将基于置信规则库的需求预测方法与传统的移动平均、指数平滑以及回归分析方法进行了对比分析；第二组是将基于需求置信规则库的采购决策模型与基于价格-需求置信规则库的企业采购决策模型进行了对比分析；第三组是对比分析了多周期下基于置信规则库的企业采购决策模型与拓展模型（Silver-Meal算法、最小单位成本法、部分期间平衡法）。
参考文献（略）