Optimal Pricing and Inventory Planning with Charitable Donations
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: This paper investigates firms’ optimal operational decisions and after-tax profits with regard to tax deduction for charitable donations. Academic/practical relevance: Motivated by the steady growth in noncash donations from U.S. companies, our work is the first to provide theoretical guidance on operational planning under tax deduction for both precommitted donations and end-of-season donations. Methodology: We analyze the impact of tax deduction for a profit-driven firm under a two-period price-markdown newsvendor model and characterize the firm’s optimal price and quantity decisions. Results: The firm’s optimal donation behavior is driven by two factors—fixed cost and demand uncertainty. Specifically, a positive fixed cost can induce precommitted donation during the regular selling season, and demand uncertainty can induce end-of-season donation during the clearance period. Managerial insights: The enhanced tax deduction that is designed to encourage charitable donations results in unexpected behavior by the firm. For example, the firm’s optimal clearance price can increase with the amount of leftover inventory, and the firm’s optimal after-tax profit can increase as the tax rate increases. While the value of the deduction is tied to the fair market value (and the price) of the product, surprisingly, the firm may find it more profitable to charge a lower price, because the lower price may scale up the demand uncertainty and consequently increase the expected tax subsidy under the enhanced tax deduction. Our analysis reveals important insights about the impact of the tax law on a monopolist’s optimal operational decisions and profit. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2017.0676 .
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».