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Enregistrement W2231033513 · doi:10.1287/opre.2015.1443

Technical Note—Sequential Multiproduct Price Competition in Supply Chain Networks

2016· article· en· W2231033513 sur OpenAlexaff
Awi Federgruen, Ming Hu

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparative staticsCompetition (biology)Product (mathematics)Supply chainDownstream (manufacturing)MicroeconomicsMarginal costEconomicsUpstream (networking)Industrial organizationComputer scienceBusinessMathematicsMarketingOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze a general model in which, at each echelon of the supply process, an arbitrary number of firms compete, offering one or multiple products to some or all of the firms at the next echelon, with firms at the most downstream echelon selling to the end consumer. At each echelon, the offered products are differentiated and the firms belonging to this echelon engage in price competition. The model assumes a general set of piecewise linear consumer demand functions for all products (potentially) brought to the consumer market, where each product’s demand volume may depend on the retail prices charged for all products; consumers’ preferences over the various product/retailer combinations are general and asymmetric. Similarly, the cost rates incurred by the firms at the most upstream echelon are general as well. We fully characterize the equilibrium behavior under linear price-only contracts, and we show how all equilibrium performance measures can be computed via a simple recursive scheme. Moreover, we establish how changes in the model parameters, in particular, exogenous cost rates or intercept values in the demand functions, impact the system-wide equilibrium. These comparative statics results allow for the quantification of cost pass-through effects and the measurement and characterization of the firms’ brand value. Lastly, we illustrate what qualitative impacts various changes in the structure of the supply chain network may bring forth.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,271 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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