在供应链管理中存在着许多问题,诸如供应缺乏、生产与运输作业不均衡、库存居高不下、成本过高等。引起这些问题的原因很多,而其中的重要根源之一就是牛鞭效应(Bullwhip Effect)。牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大(方差放大)现象,是信息流从最终客户端向原始供应商一端传递时,无法有效实现信息共享,使得信息扭曲逐级放大,导致了需求信息出现越来越大的波动的情形。本文主要围绕供应链牛鞭效应及其预测方法展开研究。首先从供应链概念和供应链结构两个层次阐明了牛鞭效应是由供应链本身结构所决定的固有特性。然后分别从“牛鞭效应”与“牛仔使用的牛鞭”的实际对比角度和啤酒分销博弈的实验角度分析并诠释了供应链牛鞭效应的形成机理。此后,本文研究了零售商与制造商组成的两级供应链系统,对比了最小均方差法(Minimum Mean SquaredError,MMSE)、移动平均法(Moving Average,MA)、指数平滑法(ExponentialSmoothing,ES)三种预测方法对牛鞭效应的影响。结果表明,考虑到提前期和需求过程的潜在因素,不同的预测方法可以在一定程度上反映牛鞭效应的不同性质。在此基础上,提供了一种可以帮助管理层根据企业情况优选预测方法的决策原则。最后以W企业为实证对象,运用所建模型及预测方法进行分析,从提高数据可靠性和增强预测准确性两方面提出了牛鞭效应削减对策。图34幅,表17个,参考文献54篇。