数据集概述
本数据集包含供应链动态中牛鞭效应与涟漪效应量化分析的核心数据及脚本，支持研究的可重复性与透明度。内容涵盖处理后的时间序列数据文件、SHAP可解释性分析Python脚本、收敛行为模型、结构断点识别文件等，共十二份文件，用于分析供应链弹性相关的挑战与机遇。
文件详解
- 代码文件（.py，6个）
- 文件名称：Bullwhip_Effect_ShapDEPENDENCE.py、Bullwhip_Effect_ShapSUMMARY.py、Ripple_Effect_ShapDEPENDENCE.py、Bullwhip_Effect_Convergene&ShapFORCE.py、Ripple_Effect_Convergene&ShapFORCE.py、Ripple_Effect_ShapSUMMARY.py
- 文件格式：PY
- 字段映射介绍：用于SHAP可解释性分析（含ShapSUMMARY、ShapDEPENDENCE、ShapFORCE模块）及收敛行为模型构建的Python脚本
- 数据库文件（.dta，4个）
- 文件名称：Ripple_Effect_specific.dta、Bullwhip_Effect_general.dta、Ripple_Effect_general.dta、Bullwhip_Effect_specific.dta
- 文件格式：DTA
- 字段映射介绍：处理后的供应链时间序列数据文件，包含牛鞭效应与涟漪效应的通用及特定场景数据
- 其他文件（.do，1个）
- 文件名称：structural breaks.do
- 文件格式：DO
- 字段映射介绍：用于识别供应链数据结构断点的分析文件
- 数据文件（.xlsx，1个）
- 文件名称：Research Dataset.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：研究中使用的核心时间序列数据汇总表
适用场景
- 供应链弹性研究：分析牛鞭效应与涟漪效应对供应链弹性的影响机制及应对挑战
- 供应链动态量化分析：利用时间序列数据与SHAP脚本，解析供应链波动的传导规律
- 供应链模型可重复性验证：通过提供的代码与数据，复现研究中的量化分析结果
- 供应链结构断点识别：使用结构断点分析文件，探究供应链动态变化的关键节点
- 供应链决策支持：基于效应分析结果，优化供应链管理策略以提升抗风险能力
