一、农村电商模式和农产品供应链介绍

农村电商模式主要有两种，一种是以阿里巴巴农村电商平台为代表的B2C模式，一种是以拼多多为代表的C2C模式。其中，淘宝、天猫等B2C模式主要采用传统批发市场+产地直采的方式进行农产品销售，而拼多多主要采用拼团的方式进行农产品销售。随着乡村振兴战略的提出和农村电商的快速发展，我国农产品供应链发展呈现出新的特点：一是农业生产规模化程度不断提高，规模化种植和养殖现象逐渐增多，规模效应不断凸显；二是农村电商快速发展，电商企业不断深入农村市场，农村电商逐渐成为农产品供应链的重要组成部分；三是农产品消费不断升级，消费者对农产品品质和数量都有了更高的要求。在乡村振兴战略背景下，农产品供应链呈现出新的发展趋势：一是农业生产规模化程度继续提高；二是农村电商快速发展；三是农产品消费升级成为趋势。

二、ARMA模型及其在农产品供应链中的应用

(一)ARMA模型的介绍和基本原理

ARMA模型(自回归滑动平均模型)是一种常用于时间序列分析的统计模型，它结合了自回归(AR)和滑动平均(MA)模型的特点。ARMA模型的基本原理是基于时间序列数据的自相关性和移动平均性建立模型，从而预测未来的观测值。

自回归(AR)模型是基于时间序列数据的自相关性建模。它假设未来的观测值与过去的观测值相关，其中AR(p)模型使用p个滞后值作为预测变量。AR模型的数学表达式为：

Y(t)=c+φ1*Y(t-1)+φ2*Y(t-2)+…+φp*Y(t-p)+ε(t)

其中，Y(t)代表时间t的观测值，c是常数，φ1，φ2，…，φp是滞后系数，ε(t)是误差项。

滑动平均(MA)模型是基于时间序列数据的移动平均模型。它假设未来的观测值与过去的误差项相关，其中MA(q)模型使用q个滞后误差项作为预测变量。MA模型的数学表达式为：

Y(t)=μ+θ1*ε(t-1)+θ2*ε(t-2)+…+θq*ε(t-q)+ε(t)

其中，Y(t)代表时间t的观测值，μ是均值，θ1，θ2，…，θq是滞后误差项的系数，ε(t)是白噪声误差项。

ARMA模型则是将AR模型和MA模型结合起来，同时考虑自回归和滑动平均效应。ARMA模型的数学表达式为：

Y(t)=c+φ1*Y(t-1)+φ2*Y(t-2)+…+φp*Y(t-p)+θ1*ε(t-1)+θ2*ε(t-2)+…+θq*ε(t-q)+ε(t)

通过对时间序列数据进行模型参数估计和模型选择，可以得到适合的ARMA模型，从而进行未来观测值的预测和分析。ARMA模型的优点在于能够捕捉时间序列数据中的自相关性和移动平均性，从而提供准确的预测和分析结果。它在经济学、金融学、气象学等领域广泛应用，对于农产品供应链成本优化等问题，ARMA模型可以帮助分析和预测供需关系，优化库存管理和运输策略，从而降低成本，提高效益。

(二)ARMA模型在农产品供应链中的应用

需求预测和订单管理。ARMA模型在农产品供应链中有广泛的应用，其中包括需求预测和订单管理方面。需求预测是农产品供应链管理中的重要环节，它能够帮助企业准确预测未来的需求量，从而更好地安排生产和供应。ARMA模型可以通过分析历史销售数据来捕捉需求的自相关性和移动平均性，从而建立一个合适的预测模型。通过对ARMA模型进行参数估计和模型选择，可以得到准确的需求预测结果。ARMA模型可以帮助企业优化订单管理，提高订单处理的准确性和效率。通过对历史订单数据的分析，ARMA模型可以捕捉订单数量的自相关性和移动平均性，从而预测未来的订单量。基于ARMA模型的订单预测结果，企业可以合理安排生产和供应，确保及时交付客户订单，并且避免过量或不足的库存。此外，ARMA模型还可以用于确定适当的补货策略和优化配送计划，从而提高订单管理的效率和客户满意度。

库存管理和补货策略。库存管理是农产品供应链中的关键环节，它涉及到农产品的存储和管理，以满足市场需求并最小化库存成本。ARMA模型可以帮助企业进行库存管理，通过分析历史销售数据和库存水平，预测未来的需求量和库存变动。基于ARMA模型的预测结果，企业可以制定合理的库存控制策略，包括确定安全库存水平、定期盘点和补充库存等。ARMA模型可以提供准确的需求预测结果，帮助企业避免库存过剩或不足的情况，从而降低库存成本和避免资金占用过多的问题。补货策略是库存管理的关键组成部分，它涉及到何时以及以多少数量进行补货。ARMA模型可以帮助企业确定合适的补货策略，通过分析历史销售数据和库存水平的变动，预测未来的需求量和补货时机。基于ARMA模型的预测结果，企业可以制定合理的补货计划，避免库存不足或过剩的情况。ARMA模型可以帮助企业确定最佳的补货触发点和补货量，以满足市场需求的同时最小化补货成本和库存风险。

运输和配送优化。运输和配送是农产品供应链中不可或缺的环节，它涉及到将农产品从生产地运送到销售地的过程。ARMA模型可以帮助企业优化运输和配送策略，通过分析历史销售数据和运输记录，预测未来的需求量和运输需求。基于ARMA模型的预测结果，企业可以制定合理的运输计划，包括运输路线的选择、运输量的安排和运输方式的确定。ARMA模型可以提供准确的需求预测结果，帮助企业避免运输过剩或不足的情况，从而降低运输成本和提高运输效率。

表1 收集和预处理的供应链数据样本

三、基于ARMA模型的农产品供应链成本优化方法

(一)数据收集和预处理

数据收集是获取供应链数据的过程，包括以下几个方面：第一，销售数据。收集农产品在农村电商平台的销售数据，包括销售数量、销售额、销售地点等信息。这些数据可以用于需求预测、库存管理和补货策略的优化。第二，采购数据。收集农产品的采购数据，包括采购数量、采购价格、采购地点等信息。这些数据可以用于供应链成本分析和优化，如采购成本、运输成本等。第三，库存数据。收集农产品的库存数据，包括库存量、库存成本、库存周转率等信息。这些数据可以用于库存管理和补货策略的优化，以及库存成本的控制。第四，运输数据。收集农产品的运输数据，包括运输距离、运输时间、运输成本等信息。这些数据可以用于运输和配送优化，以及运输成本的控制。

在数据收集之后，还需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和可用性。预处理的步骤包括以下几个方面：

第一步，数据清洗。对数据进行清洗，去除重复值、缺失值和异常值，以确保数据的准确性和一致性。

第二，数据转换。对数据进行转换，如将日期数据转换为时间序列数据，以便后续的时间序列分析。

第三，数据平滑。对数据进行平滑处理，如采用移动平均或加权平均等方法，以消除数据中的噪声和季节性波动。

第四，数据标准化。对数据进行标准化处理，以消除不同数据之间的量纲差异，使得数据可比较和可解释。

通过数据收集和预处理的工作，可以为后续的ARMA模型建立和优化提供准确、可靠的数据基础。这将有助于农产品供应链成本的优化和决策的制定。表1展示了部分收集和预处理的供应链数据样本，通过收集和预处理这些数据，可以建立ARMA模型并进行农村电商模式下农产品供应链成本的优化分析。

(二)ARMA模型参数估计和模型选择

基于ARMA模型的供应链成本优化方法的第二步是ARMA模型参数估计和模型选择。在这一阶段，需要通过对收集的供应链数据进行模型参数估计和模型选择，以建立合适的ARMA模型。

ARMA模型的参数估计是指通过对历史数据进行统计分析，估计模型中的自回归系数(AR)和滑动平均系数(MA)。常见的参数估计方法包括最大似然估计、最小二乘估计和贝叶斯估计等。根据数据的特点和模型的要求，选择合适的参数估计方法，并对模型进行参数估计。

模型选择是指确定ARMA模型中的滞后阶数(p和q)。在ARMA模型中，p代表自回归阶数，q代表滑动平均阶数。常见的模型选择方法包括信息准则(如AIC、BIC)和模型拟合优度检验(如Ljung-Box检验)等。通过比较不同模型的信息准则值或检验统计量，选择具有较小信息准则值或显著检验结果的模型作为最优模型。农村电商模式下农产品供应链的销售数据样本如表2所示。

通过对表2销售数据进行ARMA模型的参数估计和模型选择，可以得到适合的ARMA模型，如ARMA(1，1)、ARMA(2，1)等。这些模型将为后续的供应链成本优化和决策提供准确的预测和分析依据。

(三)成本优化策略设计和实施

供应链节点成本分析和优化。ARMA模型在农产品供应链中的应用成本优化策略设计和实施的一个重要方面是供应链节点成本分析和优化。供应链节点成本指的是供应链中各个环节的成本，包括采购成本、生产成本、运输成本、库存成本等。通过ARMA模型的需求预测和优化分析，可以对供应链节点的成本进行详细分析。在供应链节点成本分析的基础上，可以制定合理的成本优化策略。例如，根据ARMA模型的预测结果，可以调整采购计划和生产计划，以最小化采购成本和生产成本。可以优化运输策略，选择更经济高效的运输方式和路线，降低运输成本。还可以优化库存管理策略，确定合理的安全库存水平和补货策略，以降低库存成本。通过这些成本优化策略的设计和实施，可以降低供应链的总体成本，提高效益。

运输成本分析和优化。通过ARMA模型的需求预测和优化分析，可以预测未来的需求量，从而根据需求量确定运输量。在实际运输中，优化运输成本需要考虑多个因素，包括运输距离、运输方式、货物重量、运输时间等。通过ARMA模型的需求预测结果以及运输数据，可以评估不同运输方式和路线的成本，并选择最经济、高效的运输方案。通过ARMA模型的需求预测和优化分析，可以帮助企业优化运输计划和调整运输频率。根据需求量的变化，可以合理安排运输时间和频率，以避免运输过剩或不足的情况。通过合理的运输计划和频率，可以最大限度地减少运输成本，提高运输效率。

表2 农村电商模式下农产品供应链的销售数据样本

表3 案例供应链数据样本

库存成本分析和优化。ARMA模型在农产品供应链中的应用成本优化策略设计和实施的另一个重要方面是库存成本分析和优化。库存成本是农产品供应链中的重要成本之一，通过ARMA模型进行库存成本分析和优化可以有效降低总体成本，还可以进行需求预测和优化分析，预测未来的需求量，并根据需求量确定合理的安全库存水平。

四、实证研究和案例分析

(一)数据来源和研究方法

基于ARMA模型的农产品供应链成本优化的实证研究和案例分析需要合适的数据来源和实证研究方法来支持。下面是数据来源和实证研究方法的描述。

数据来源。实证研究需要依赖可靠的数据来源来支持分析和验证模型的有效性。对于农村电商模式下农产品供应链成本优化的实证研究，可以从以下渠道获取数据：第一，农村电商平台。从农村电商平台获取销售数据、采购数据、库存数据等供应链相关数据。第二，供应链合作伙伴。与供应链合作伙伴合作，获取运输数据、合同数据等相关数据。第三，第三方数据提供商。与第三方数据提供商合作，获取市场需求数据、运输成本数据等相关数据。通过以上数据来源，可以获得全面而准确的供应链数据，为实证研究提供可靠的数据基础。

实证研究方法。在实证研究中，需要选择适当的方法来分析和验证ARMA模型对农产品供应链成本优化的有效性。常见的实证研究方法包括：第一，时间序列分析。使用ARMA模型对供应链数据进行时间序列分析，包括模型参数估计、模型选择和模型预测等。第二，统计分析。通过统计分析方法，对供应链数据进行描述性统计、相关性分析、差异分析等，以揭示数据之间的关系和趋势。第三，实证案例分析。选择具体的农产品供应链实例，通过实证案例分析的方法，验证ARMA模型在成本优化方面的实际效果。通过以上实证研究方法的应用，可以对农村电商模式下农产品供应链成本优化进行详细的分析和评估，并验证ARMA模型的有效性和实用性。

通过表3供应链数据，可以进行基于ARMA模型的农村电商模式下农产品供应链成本优化的实证研究和案例分析。

(二)案例分析：农产品供应链成本优化实施效果评估

基于ARMA模型的农产品供应链成本优化案例分析是评估实施效果的重要环节。表4展示了农村电商模式下农产品供应链成本优化实施前后的数据对比。

通过数据对比分析，可以评估农村电商模式下农产品供应链成本优化实施的效果。在销售额方面，实施后的销售额相较于实施前有所增加，这可能是由于ARMA模型的需求预测和优化分析帮助企业更准确地满足市场需求。在运输成本方面，实施后的运输成本相较于实施前有所降低。ARMA模型的需求预测和优化分析有助于选择更经济高效的运输方式和路线，从而降低运输成本。在库存成本方面，实施后的库存成本相较于实施前有所降低。ARMA模型的需求预测和优化分析有助于合理安排库存水平和补货策略，避免库存过剩或不足，从而降低库存成本。

(三)结果分析和讨论

在本案例中，通过农产品供应链的成本优化实施，可以观察到销售额有所增加，运输成本和库存成本有所降低。这表明基于ARMA模型的优化策略在成本控制和效益提升方面取得了一定的成功。销售额的增加可能是由于ARMA模型的需求预测和优化分析能够帮助企业更准确地满足市场需求。通过更准确地预测需求量，企业能够更好地制定生产计划和采购策略，从而满足消费者的需求，提高销售额。运输成本的降低可能是由于ARMA模型的需求预测和优化分析有助于选择更经济高效的运输方式和路线。通过优化运输计划和频率，企业能够降低运输成本，提高运输效率，从而减少运输成本的支出。库存成本的降低可能是由于ARMA模型的需求预测和优化分析有助于合理安排库存水平和补货策略。通过准确预测需求量，企业能够避免库存过剩或不足的情况，从而降低库存成本，提高库存的周转率。此外，还需要综合考虑其他因素，如市场竞争、供应链合作伙伴的配合等，以更全面地评估基于ARMA模型的农产品供应链成本优化的效果和影响。

通过数据对比，可以看到实施后的销售额有所增加，运输成本和库存成本有所降低。这表明基于ARMA模型的优化策略在成本控制和效益提升方面取得了一定的成功。然而，需要进一步进行数据分析和讨论，以全面评估农村电商模式下农产品供应链成本优化的实际效果。

五、结论及建议

本文通过对农产品供应链中的需求波动进行建模和预测，可以帮助农产品供应链管理者做出更准确的决策，降低成本、提高效率，从而促进农村电商模式的可持续发展和农产品销售的盈利能力。最后，提出一些重要的启示和相关建议：

表4 农产品供应链成本优化实施前后的数据对比

第一，建立准确的需求预测模型。

ARMA模型是一种常用的时间序列分析方法，但其准确性仍受到多种因素的影响。研究者应该结合实际情况，考虑农产品供应链中的特殊因素，并不断改进和优化ARMA模型，提高需求预测的准确性。

第二，引入信息技术支持。

农村电商模式依赖于互联网和现代信息技术，因此在农产品供应链管理中引入信息技术支持是必要的。例如，利用物联网技术实时监测农产品流通环节，提高数据采集和分析的效率，进一步优化供应链成本。

第三，加强合作与协调。

农产品供应链涉及多个环节和参与者，需要各方密切合作与协调。农民、农产品电商平台、物流公司等各方应加强沟通与合作，共同解决供应链中的问题，降低成本并提高效率。

第四，提供政策支持。

政府应加大对农村电商模式的支持力度，建立政策法规和提供财政扶持，推动农产品供应链成本优化和农村经济发展。此外，还可以建立相关的培训机制，提升农民和从业人员的供应链管理能力。

参考文献:

1.施云清,余朋林.智慧物流视域下农产品供应链运作模式优化[J].时代经贸,2022,19(12)

2.吴安波,吕星星,孙林辉.电商环境下我国煤炭供应链产供销模式研究[J].时代经贸,2022,19(4)

3.赵捷.数字经济下直播电商嵌入农产品供应链的运作模式及发展对策[J].商业经济研究,2022(22)

4.洪涛.2021年上半年我国农产品电商发展形势分析[J].时代经贸,2021,18(10)

5.王玉燕,范润婕,申亮,郭艳丽.考虑产品质量和销售服务的三级电商供应链的主导模型研究[J].管理工程学报,2021,35(5)

6.白世贞,陶阳红.考虑电商平台信用支付促销的供应链协调研究[J].计算机工程与应用,2019(7)

7.肖迪,易开刚,徐蕾.电商情境下弱势企业驱动的供应链合作伙伴关系构建:上佰电商案例研究[J].商业经济与管理,2019(4)

8.余国新.农村电商助推农村共同体的形塑与重构—基于浙江省遂昌县的实证分析[J].探索,2019(5)

9.施云清,余朋林.智慧物流视域下农产品供应链运作模式优化[J].时代经贸,2022,19(12)

10.赖阳,王春娟,康健.城市农产品流通趋势的几点研判[J].时代经贸,2017(10)

文章来源:郭玉杰.基于ARMA模型的农产品供应链成本优化研究[J].商业经济研究,2024,(15):109-112.