Supply-Side Story: Risks, Guarantees, Competition, and Information Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
The risk of supply disruption increases as firms seek to procure from cheaper, but unproven, suppliers. We model a supply chain consisting of a single buyer and two suppliers, both of which compete for the buyer's order and face risk of supply disruption. One supplier is comparatively more reliable but also more expensive, whereas the other one is less reliable but cheaper and faces higher risk of disruption. Moreover, the risk level of the unreliable supplier may be private information, and this lack of visibility increases the buyer's purchasing risk. In such settings, the unreliable supplier often provides a price and quantity (P&Q) guarantee to the buyer. Our objective is to study the underlying motivation for the guarantee offer and its effects on the competitive intensity and the performance of the chain partners. Our model also includes a spot market that can be utilized by any party to buy or to sell. The spot market price is random, partially depends on the available capacity of the two suppliers, and has a positive spread between buying and selling prices. We analytically characterize the equilibrium contracts for the two suppliers and the buyer's optimal procurement strategy. First, our analysis shows that P&Q guarantee allows the unreliable supplier to better compete against the more reliable one by providing supply assurance to the buyer. More importantly, when information asymmetry risk is high, use of a guarantee may enable the unreliable supplier to credibly signal her true risk, thereby improving visibility into the chain. This signal can also be used by the buyer to infer the expected spot market price. In spite of these benefits, a guarantee offer in an asymmetric setting may not always be desirable for the buyer. Rather, it can reduce competition between the suppliers, resulting in higher costs for the buyer. This paper was accepted by Martin Lariviere, operations management.
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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 | 0,002 | 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 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».