【摘 要】
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一阶自回归（AR（1））序列模拟需求过程是传统文献采用的经典模型，然而上述文献关于需求过程参数（如需求自回归系数）对牛鞭效应的影响分析缺乏实践意义，为了更符合企业的实际决策过程，本
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一阶自回归（AR（1））序列模拟需求过程是传统文献采用的经典模型，然而上述文献关于需求过程参数（如需求自回归系数）对牛鞭效应的影响分析缺乏实践意义，为了更符合企业的实际决策过程，本文建立了需求依赖于价格、而以AR（1）序列模拟价格过程的需求函数模型，分析了最小均方差、移动平均和指数平滑预测下的牛鞭效应，确定了零售商的预测技术选择条件。研究表明：（1）产品市场规模不影响零售商预测技术的选择；（2）当产品价格敏感系数较小或价格自回归系数较小时，零售商应选择最小均方差预测技术；（3）当产品价格敏感系数和价格自回
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