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RFID供应链中信息共享与企业估值研究

作　者: 丁岚
导　师: 李树刚
学　校: 上海交通大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 供应链透明化合作博弈有限理性 RFID 神经网络 NSGA-Ⅱ 企业估值
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

RFID技术是一种非接触式自动识别技术,是物联网世界里的一股重要力量。它的应用领域十分广泛,作为一项战略技术得到了政府极大的关注和支持,RFID产业也因此取得了快速的增长,具有很大的市场价值,推动了经济的发展。要充分发挥RFID的效应,仅仅依靠单独一个企业是很难实现的,因此必须加强供应链上企业的协同合作,而目前针对这方面的研究还不多,所以本文的研究从底层RFID信息共享合作的机制到顶层RFID企业投资并购的估值,由下至上,力图给出RFID企业之间的完整解决方案。首先,本文探究了RFID在食品供应链上的合作运用机制。RFID最重要的舞台就是供应链的透明化管理,特别是对于安全问题频发的食品供应链,RFID技术是建立食品信息溯源系统的一把金钥匙。借助RFID标签,在食品的原材料采购、生产加工、运输、配送、仓储、上架以及最终销售,甚至退货处理等环节都能实行实时监控,通过RFID溯源信息为食品的安全提供了保障,同时又使整个供应链的管理变得透明而高效。本文研究了在食品供应链中的上下游企业合作采用RFID技术的机制,建立了两个二级供应链博弈模型,前者探讨了在完全理性的情况下上游和下游合作运用RFID技术时的最佳共享信息量,后者分析了有限理性的上游企业在一个多阶段合作的背景下,基于不同的风险偏好,表现出不同的决策规律,并验证了BP神经网络在分析上游决策行为时的可行性。然后,本文对RFID企业在投资并购中的企业估值问题进行了研究。从资本的角度来看,物联网被认为是经济发展的新动力之一,作为物联网排头兵的RFID技术已经吸引了大量投资的关注。随着RFID产业的不断发展,关于RFID企业的投资、并购以及上市活动会越来越频繁,这些都涉及到通过对RFID企业的价值评估来为决策者提供客观可靠的决策支持。因此对RFID企业的估值在投资的过程中显得尤为重要。估值模型的可靠性不仅取决于总体正确率,也应该考虑极端风险情况下的正确率。以净现值方法为代表的传统估值方法存在着两个重大缺点:未来自由现金流量的判断存在随意性或单一性和投资机会价值考虑不足造成企业估值偏低。为了克服这些缺点,本文建立了结合双精度神经网络和实物期权方法的估值模型。通过双精度神经网络完成对未来利润的预测,与传统进化神经网络相比,不仅优化了模型的总体准确率还优化了极端风险下情况下的精度,最后将预测的利润代入实物期权模型中从而计算企业的价值,并通过RFID企业仿真验证了模型有较高的可靠性。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-12
第一章绪论  12-27
  1.1 研究背景  12-16
    1.1.1 RFID 在建立透明化食品供应链上的应用  12-14
    1.1.2 RFID 企业价值评估的背景  14-16
  1.2 研究意义  16-17
    1.2.1 RFID 在建立信息共享透明化食品供应链的意义  16-17
    1.2.2 RFID 企业价值评估意义  17
  1.3 研究现状  17-22
    1.3.1 RFID 在供应链管理中的研究  17-19
    1.3.2 供应链的信息共享与激励机制的研究  19-21
    1.3.3 企业价值评估的研究  21-22
  1.4 问题提出  22-24
    1.4.1 当前研究的不足  22-23
    1.4.2 本文的创新之处  23-24
  1.5 论文的安排和组织结构  24-27
第二章相关理论介绍  27-37
  2.1 供应链的信息共享激励机制理论  27-29
    2.1.1 博弈论  27-28
    2.1.2 机制设计理论  28-29
    2.1.3 契约理论  29
  2.2 基于实物期权的企业估值理论  29-32
  2.3 技术手段：神经网络和基于Pareto 优化的多目标进化算法  32-36
    2.3.1 神经网络  32-33
    2.3.2 基于Pareto 优化的多目标进化算法  33-36
  2.4 本章小结  36-37
第三章基于RFID 供应链透明化建模的研究  37-52
  3.1 完全信息动态博弈下的 RFID 供应链透明化建模  37-40
    3.1.1 基本假设  37-38
    3.1.2 相关定义  38
    3.1.3 动态博弈过程：  38-40
    3.1.4 寻找均衡策略  40
  3.2 基于信息量取得博弈均衡的分析  40-45
    3.2.1 透明度的量化方法  41
    3.2.2 上下游公司的收益模型  41
    3.2.3 上游净收益  41-42
    3.2.4 下游净收益  42-43
    3.2.5 最优信息量的选取  43-45
  3.3 供应链透明化建模的决策  45-46
  3.4 数值计算和敏感性分析  46-51
    3.4.1 观察k_1、k_(2a)、k_(2b) 的影响  47
    3.4.2 观察α 的影响  47-48
    3.4.3 观察b 的影响  48
    3.4.4 观察 c_1 的影响  48-49
    3.4.5 观察 c_2 的影响  49-50
    3.4.6 观察 v_1 的影响  50-51
  3.5 本章小结  51-52
第四章有限理性的情况下供应链透明化合作建模  52-65
  4.1 RFID 技术合作博弈的场景  52-53
  4.2 上下游多阶段合作模型  53-56
  4.3 数值计算  56-58
  4.4 上下游的有限理性  58-61
  4.5 基于 BP 神经网络的进化博弈  61-64
  4.6 本章小结  64-65
第五章 RFID 企业估值系统的设计  65-80
  5.1 企业估值系统的结构  65-67
    5.1.1 评估因素  65-67
  5.2 双精度神经网络结构  67-71
    5.2.1 双精度进化目标函数  67-68
    5.2.2 输入层：数据预处理  68-69
    5.2.3 隐含层和输出层  69
    5.2.4 价值评估层：实物期权方法  69-71
  5.3 NSGA-Ⅱ 多目标进化算法  71-75
    5.3.1 快速非支配排序和拥挤度算子  71-72
    5.3.2 染色体编码和初始化  72-73
    5.3.3 突变  73
    5.3.4 算法设计  73-75
  5.4 实验计算  75-79
    5.4.1 实验样本  75
    5.4.2 实验设计和结果讨论  75-79
  5.5 本章小结  79-80
第六章结束语  80-82
  6.1 主要工作与创新点  80-81
  6.2 后续研究工作  81-82
参考文献  82-87
附录调查问卷  87-92
致谢  92-93
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  93-96
附件  96

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