A Bargaining Model for a First-Time Interaction Under Asymmetric Beliefs of Supply Reliability
Notice bibliographique
Résumé
We consider the case of a first-time interaction between a buyer and a supplier who is unreliable in delivery. The supplier declares her estimate of the ability to meet the order obligations, but the buyer may have a different estimate, which may be higher or lower than the supplier’s estimate. We derive the Nash bargaining solution and discuss the role of using a down-payment or nondelivery penalty in the contract. For the case of buyer overtrust, the down-payment contract maximizes channel profits when the supplier’s estimate is public information. If the supplier’s estimate is private information, a nonsymmetric contract is shown to be efficient and incentive compatible. For the case of buyer undertrust, the contract structure is quite different as both players choose not to include down-payments in the contract. When delivery estimates are public information, a nondelivery penalty contract is able to maximize channel profits if the buyer uses the supplier’s estimate in making the ordering decision. If estimates are private information, channel profits are maximized only if the true estimates of both players are not far part. We also discuss the effect of different risk profiles on the nature of the bargaining solution. In three extensions of the model, we consider the following variants of the basic problem. First, we analyze the effect of early versus late negotiation on the bargaining solution. Then, we study the case of endogenous supply reliability, and finally, for the case of repeated interactions, we discuss the impact of updating delivery estimates on the order quantity and negotiated prices of future orders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».