MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162205307 · doi:10.1287/opre.2014.1262

Technical Note—A Risk- and Ambiguity-Averse Extension of the Max-Min Newsvendor Order Formula

2014· article· en· W2162205307 sur OpenAlexaff
Qiaoming Han, Donglei Du, Luis F. Zuluaga

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewsvendor modelAmbiguityEconomic order quantityProfit (economics)Risk aversion (psychology)Ambiguity aversionStandard deviationOrder (exchange)EconomicsMathematical economicsMathematicsExpected utility hypothesisEconometricsComputer scienceMicroeconomicsStatisticsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scarf's max-min order formula for the risk-neutral and ambiguity-averse newsvendor problem is a classical result in the field of inventory management. In this article, we extend Scarf's formula by deriving an analogous closed-form order formula for the risk- and ambiguity-averse newsvendor problem. Specifically, we provide and analyze the newsvendor order quantity that maximizes the worst-case expected profit versus risk trade-off (risk-averse) when only the mean and standard deviation of the product's demand distribution are known (ambiguity-averse), and the risk is measured by the standard deviation of the newsvendor's profit. We provide both analytical and numerical results to illustrate the combined effect of considering risk aversion and ambiguity aversion in computing the newsvendor order.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOperations ResearchMême sujetSupply Chain and Inventory ManagementTravaux en français237 207