Technical Note—Joint Inventory and Pricing Control with General Additive Demand
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes a periodic-review, joint inventory and pricing control problem for a firm that faces stochastic, price-sensitive demand under a nonstationary environment with fixed ordering costs. Any unsatisfied demand is backlogged. The objective is to maximize expected profit over a finite selling horizon by coordinating the inventory and pricing decisions in each period. We show that for an additive demand model, an (s, S, p) policy is optimal when the expected revenue is quasi-concave in price, the inventory cost (of holding and/or backlogging) is quasi-convex, and the nonnegative random demand has a Pólya or uniform density function. For the special case with no fixed ordering cost, the optimality of a base stock list price policy is demonstrated for more general demand distributions and convex inventory cost. These sets of sufficient conditions generalize the existing conditions in the literature that require, for example, the demand and/or revenue functions to be concave or the model parameters to be stationary in time. Our generalization makes the structural results applicable to models broadly supported by economic theory and empirical data. In addition, our proof uses a distinct sequential optimization technique for iteratively establishing the quasi-K-concavity of dynamic optimal value functions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».