网络增长下机会主义供应链稳定性条件分析

即使是沃尔玛、苹果和可口可乐等大型企业也面临着成本、需求和原材料可用性的持续波动。这些并非\textit{罕见事件}，无法使用聚焦于低频事件的传统中断模型进行评估。相反，持续的波动会诱发机会主义行为，因为企业在缺乏长期合同（通常由于信任缺失）的情况下反复重组合作伙伴。由此产生的短暂关系网络构成了机会主义供应链（OSCs）。为了刻画 OSC 的演化，我们开发了一个综合数学框架，结合几何布朗运动（GBM）模型来表示随机价格波动，贝叶斯学习模型来描述关于合作伙伴可靠性的自适应信念更新，以及潜在阶序逻辑（LOLOG）网络模型来描述网络结构的内生变化。该框架在基于代理的仿真中实现，以检验波动性、信任和网络结构如何共同塑造供应链韧性。我们的建模方法识别出了临界波动性阈值；这是一个临界点，超过该点网络将从稳定、保留链接的状态转变为以关系迅速解体为特征的碎片化状态。我们解析地确立了波动性对盈利能力、信任和链接激活的单调效应；推导了形式化的稳定性条件和波动性驱动的相变，并展示了这些机制如何塑造节点重要性和采购行为。这些理论机制通过反映快时尚、电子产品和易腐品行业行为的计算实验进行了说明。总体而言，我们的贡献在于开发了一个集成的 GBM-贝叶斯-LOLOG 框架来分析 OSC 稳定性，且我们的模型可扩展至其他人道主义、制药和家禽网络等 OSC。