A two-period sourcing model with demand and supply risks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we study the problem of sourcing a product when the demand and supply may be uncertain. We consider a two-period model where the supplier’s production quantity in the second period is dependent on the amount produced in the first period. This is a common situation in industries where the production capacity cannot be changed in a short period of time such as in the almond industry. In this industry usually a two-year contract between the supplier (farmer) and buyer (handler) is preferred. The buyer can sign two sets of contracts: a production contract where she is responsible for the uncertainty of yield or a purchasing contract where the provided quantity is guaranteed by the supplier at a higher cost. The buyer has to decide about the quantities to buy through the production and purchasing contracts. The buyer has the option to carry excess inventory from the first period to the second. We establish some analytical properties of our proposed model and perform comparative static analysis to study the buyers decisions. In particular, we show under which conditions the buyer may benefit from purchasing contracts. In addition, we shed some light the debate of the merits of inventory carry-over in mitigating the yield risk in the almond industry. To gain some practical insights, we also apply our model to some real data from the California almond industry. Finally, we extend the model to investigate two cases: when the prices in the primary and the secondary markets are functions of yield and when the amount of carry-over is a decision variable.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».