ارائه مدل ریاضی قراردادهای آتی برای پوشش ریسک مالی زنجیره تأمین
کلمات کلیدی:
زنجیره تأمین, قراردادهای آتی, مدیریت ریسک, مدل ریاضی،, لگوریتم ژنتیکچکیده
هدف پژوهش طراحی مدلی ریاضی مبتنی بر قراردادهای آتی بهمنظور کاهش و پوشش ریسکهای مالی در مدیریت زنجیره تأمین است. این تحقیق از نوع کاربردی و مبتنی بر مدلسازی ریاضی است. برای حل مدل از الگوریتمهای ژنتیک، الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات و رویکرد ترکیبی هیبریدی استفاده شد. مدل پیشنهادی بر اساس حداقلسازی مجموع هزینه فرصت (TOC) توسعه یافته و در شرکت ایران خودرو بهعنوان مطالعه موردی پیادهسازی شد. دادهها از طریق رویکرد میدانی و استفاده از اطلاعات عملیاتی شرکت جمعآوری و پردازش گردید. نتایج نشان دادند که قراردادهای آتی توانستند نوسانات قیمتی را کاهش داده و به مدیریت ریسک مالی زنجیره کمک کنند. الگوریتم هیبریدی ژنتیک–ازدحام ذرات در مقایسه با استفاده منفرد از هر الگوریتم، دقت بالاتری در پیشبینی ریسک و بهینهسازی عملکرد زنجیره تأمین ارائه داد. این الگوریتم توانست خطاهای ناشی از شرایط مختلف بازار را به حداقل رسانده و پیشبینیهایی نزدیکتر به دادههای واقعی ارائه نماید. قراردادهای آتی ابزاری کارآمد برای پوشش ریسک مالی در زنجیره تأمین محسوب میشوند و به بهبود عملکرد مالی شرکتها کمک میکنند. استفاده از الگوریتمهای ترکیبی در مدلسازی به دلیل پوشش نقاط ضعف روشهای منفرد، موجب افزایش دقت و کارایی پیشبینیها شده و میتواند راهکاری اثربخش برای مدیریت ریسک در شرایط پیچیده زنجیره تأمین باشد.
دانلودها
مراجع
Al-e Ali, S., Abounouri, A., Emamverdi, G. A., & Ghiasvand, A. (2020). The Application of Futures Contracts in Calculating Optimal Crude Oil Market Risk Hedging: A Comparison of Static and Dynamic Approaches. Quarterly Journal of Econometric Modeling, 5(2), 65-93.
Chopra, S., & Meindl, P. (2007). Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operations. PEARSON-Prentice Hall.
Chowdhury, N. A., Syed Mithun, A., Zuhayer, M., Towfique, R., Golam, K., & Sanjoy Kumar, P. (2019). A structural model for investigating the driving and dependence power of supply chain risks in the readymade garment industry. Journal of Retailing and Consumer Services, 51, 102-113. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2019.05.024
Chu, C. Y., Park, K., & Kremer, G. E. (2020). A global supply chain risk management framework: An application of text-mining to identify region-specific supply chain risks. Advanced Engineering Informatics, 45. https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101053
Comelli, M., Fenies, P., & Tcherneva, N. (2008). A combined financial and physical flows evaluation for logistic process and tactical production planning: application in a company supply chain. International Journal of Production Economics, 112(1), 77-95. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2007.01.012
Doaei, M., & Farzamian, K. (2020). Identifying and Investigating the Impact of Supply Chain Risk Components on the Financial Performance of Iran Khodro Khorasan Company. Scientific Journal of Supply Chain Management.
Gabellini, M., Civolani, L., Calabrese, F., & Bortolini, M. (2024). A Deep Learning Approach to Predict Supply Chain Delivery Delay Risk Based on Macroeconomic Indicators: A Case Study in the Automotive Sector. Applied Sciences, 14(11), 4688. https://doi.org/10.3390/app14114688
Garvey, M. D., & Carnovale, S. (2020). The rippled newsvendor: A new inventory framework for modeling supply chain risk severity in the presence of risk propagation. International Journal of Production Economics, 228. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107752
Harland, C., Brenchley, R., & Walker, H. (2003). Risk in supplynetworks. Journal of Purchasing and Supply Management, 9, 51-62. https://doi.org/10.1016/S1478-4092(03)00004-9
Hosseini, S. M., & Sheikhi, N. (2013). Explaining the Strategic Role of Supply Chain Management Operations in Improving Company Performance: A Case Study of Iran's Food Industry. Strategic Management Studies(10), 31-57.
Huo, L., Guo, H., Cheng, Y., & Xie, X. (2019). A new model for supply chain risk propagation considering herd mentality and risk preference under warning information on multiplex networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 545. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.123506
Jia, F., Gong, Y., & Brown, S. (2018). Multi-tier sustainable supply chain management: The role of supply chain leadership. International Journal of Production Economics. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.07.022
Jiang, Y., Zhang, Y., Yeganeh, A. J., & Zhao, D. (2024). Resilience of Green Building Supply Chain: Capabilities, Risks and Influence Mechanism. Journal of Green Building, 19(3), 41-69. https://doi.org/10.3992/jgb.19.3.41
Jum’a, L., Qamardin, S., & Ikram, M. (2024). Developing Resilience Strategies Amid Supply Chain Risks in the Automotive Industry: A Stakeholder Theory Perspective. Business Strategy and the Environment, 33(8), 9197-9213. https://doi.org/10.1002/bse.3977
Naved, M. (2025). Predictive Analytics for Risk Reduction in Vehicle Supply Chain Management. 391-404. https://doi.org/10.4018/979-8-3373-0442-7.ch025
Qian, C., & Arkadievna, A. (2024). Stability and risk management of global supply chains in foreign trade economy. American Journal of Economics and Business Innovation. https://doi.org/10.54536/ajebi.v3i1.2362
Rachid, B., Roland, D., Sebastien, D., & Ivana, R. (2024). Risk Management Approach for Lean, Agile, Resilient and Green Supply Chain. World Academy of Science, Engineering and Technology, International Journal of Social, Behavioral, Educational, Economic, Business and Industrial Engineering, 11(4), 742-750. https://publications.waset.org/10006688/risk-management-approach-for-lean-agile-resilient-and-green-supply-chain
Salahi, F. (2020). Presenting a Model with a Hybrid Approach Aimed at Reducing Supply Chain Risk Costs. Management accounting, 13(45), 155-167.
Sharma, J., Tyagi, M., & Kazançoğlu, Y. (2024). Impact of digital technologies on the risk assessment in food supply chain: a wake towards digitalisation. International Journal of Food Science & Technology, 59(5), 3491-3504. https://doi.org/10.1111/ijfs.17035
Soleimani, I. (2019). Principles and Legal Conditions for Concluding International Oil Futures Contracts. Qanoun Yar (Law Companion), 3(11), 129-158.
Soufi Fard, R., Motar Hosseini, S. M., & Zanjirani Farahani, R. (2016). Investigating the Effects of a Vendor-Managed Inventory System in the Supply Chain Using a Mathematical Model.
Wong, L. W., Tan, G. W. H., Ooi, K. B., Lin, B., & Dwivedi, Y. K. (2024). Artificial intelligence-driven risk management for enhancing supply chain agility: A deep-learning-based dual-stage PLS-SEM-ANN analysis. International Journal of Production Research, 62(15), 5535-5555. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2063089
Zenios, S. J. (2007). Practical Financial Optimization: Decision Making for Financial Engineers. Blackwell.
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2024 Zeinab Doost Gharin, Abbas Raad, Amirreza Alizadeh Majd (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.