时尚供应链风险控制下的库存管理

风险控制是时尚供应链库存管理中非常重要的一部分。在以前的研究中普遍采用的是单一的均值法，即运用最大化供应链的期望利润作为唯一衡量供应链库存水平的指标。这样的单一均值法无法将决策者的风险厌恶程度这一重要的供应链的风险指标要素考虑进去，所以存在相当大的系统缺陷。

在2008年金融危机之后，风险越来越被企业所重视，供应链的风险对时尚企业的效益产生的影响越来越大，所以时尚公司不能仅仅关注自身企业利润的最大化，而更注重企业获得预期利润的可能性以及面临的各种风险问题。

这种既要着眼于自身的利润，又要关注风险的企业决策，可以通过建立马科维茨的均值-方差组合模型（Markowitz Mean-variance model），进而建立供应链库存风险管理的计算模型，求解基于风险偏好/风险承受值的最优库存量。具体方法包括以下几步。

第一步：建立模型。

首先将利润的方差作为供应链库存风险控制的约束值。供应链决策者可以根据其对风险的偏好程度进行风险控制约束参数的设定。设定货品的市场零售价格为每件p，产品的生产成本为每件c，未销售的产品的剩余价值为每件v，决策者的供应链的风险控制约束水平为k，供应链的期望利润为EP(q)，供应链的利润的方差为VP(q)，供应链的库存水平为q，市场需求为一个非负的连续型随机变量x，其分布密度函数为f(x)，分布函数为F(x)，则有：

供应链的利润方差的表达式为，式中，；

第二步：边界条件。

根据供应链和产品的特点，设定边界条件为。一般季节性产品均符合供应链的边界条件。

第三步：模型导入

模型的目标是在满足供应链决策者的风险约束下，最大化供应链库存管理的目标函数。供应链库存管理的目标函数为：

第四步：供应链决策者的风险偏好/风险最大承受值的代入。

供应链库存决策者为风险厌恶，其具有一定的风险承受能力，决策者界定其最大的风险承受值即为前述的决策者的供应链的风险控制约束水平k。

第五步：计算基于风险状态下的最优库存水平。

将产品的p ，w ，c ，和v的真实数值及第四步确定的k代入第三步获得的目标函数中，计算得到在，∀k>0约束条件下，使得最大的q的值，该值即为最优库存水平qk 。

运用马科维茨的均值-方差组合模型，将期望利润的方差作为衡量风险的指标引入供应链库存的风险控制和管理的系统中去。本研究的创新是运用马科维茨的均值-方差组合模型，分析与设计风险约束条件下的供应链库存最优订货量管理。

马科维茨的均值-方差组合模型是基于1990年诺贝尔经济奖学获得者马科维茨教授关于资产选择理论的分析方法-现代资产组合理论，其主要的分析方法就是均值-方差组合模型。均值-方差组合模型有助于投资者选择最有利的投资，以求得最佳的资产组合，使投资报酬最高，而其风险最小。在21世纪初期，马科维茨的均值-方差组合模型慢慢被供应链管理领域所运用，包括时尚供应链管理领域。此方法的优点是：概念明确、可操作性强的，是在不确定条件下选择风险控制和供应链管理优化的好方法。