TECHNICAL NOTE—Decentralized Inventory Sharing with Asymmetric Information
Notice bibliographique
Résumé
We study the information asymmetry issues in a decentralized inventory-sharing system consisting of a manufacturer and two independent retailers, who privately hold demand information, noncooperatively place their orders, but cooperatively share inventories with each other. We find that although the manufacturer needs retailers' mean demand and standard deviation for her wholesale price decision, each retailer only needs to know the other retailer's demand standard deviation for his order quantity decision. However, an incentive compatibility analysis shows that retailers have incentives to share their demand information untruthfully. Although a truth-inducing scheme can be developed for a system with symmetric retailers who share information between themselves, no such scheme can be developed to ensure truth-telling to the manufacturer. Further, we develop a coordination mechanism (CIS) for the decentralized inventory-sharing system, considering information asymmetry. We show that CIS coordinates the manufacturer-retailers system and leads to an all-win situation under complete information. More importantly, CIS minimizes the value of information such that each party can obtain expected profits very close to their first-best profits even under asymmetric information and hence indirectly solves the information asymmetry problem. To our knowledge, this work is the first to study decentralized inventory sharing and its coordination considering asymmetric information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».