Dynamic Supplier Contracts Under Asymmetric Inventory Information
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine a supply chain in which a single supplier sells to a downstream retailer. We consider a multiperiod model with the following sequence of events. In period t the supplier offers a contract to the retailer, and the retailer makes her purchasing decision in anticipation of the random demand. The demand then unravels, and the retailer carries over any excess inventory to the next period (unmet demand is lost). In period t+1 the supplier designs a new contract based on his belief of the retailer's inventory, and the game is played dynamically. We assume that short-term contracts are used, i.e., the contracting is dynamically conducted at the beginning of each period. We also assume that the retailer's inventory before ordering is not observed by the supplier. This setting describes scenarios in which the downstream retailer does not share inventory/sales information with the supplier. For instance, it captures the phenomenon of retailers distorting past sales information to secure better contracting terms from their suppliers. We cast our problem as a dynamic adverse-selection problem and show that, given relatively high production and holding costs, the optimal contract can take the form of a batch-order contract, which minimizes the retailer's information advantage. We then analyze the performance of this type of contract with respect to some useful benchmarks and quantify the value of prudent contract design and the value of inventory information to the supply chain. Markovian adverse-selection models, in which the state and action in a period affect the state in the subsequent period, are recognized as theoretically challenging and are relatively less understood. We take a nontrivial step towards a better understanding of such models under short-term contracting.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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 découle