Stochastic optimization models with substitution as a result of price differences and stockouts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many firms produce a variety of products that are subject to demand uncertainty and are substitutable by customers where the potential for product substitution affects the firm's pricing and production decisions. Two common reasons for product substitution are stockouts (or inventory‐driven substitution), when a customer will substitute a product that is out of stock with a similar product, and price‐driven substitution where customers respond to price differences by substituting a lower priced product for a similar but higher priced product. In this paper, we include the potential for demand to move from one product or market segment to another into the demand model of the firm and present a series of single‐period stochastic models for finding optimal solutions for production quantity and product prices separately, as well as investigating the joint pricing and production decision model. We derive the optimal solution with and without a total production capacity limit and consider both inventory‐driven and price‐driven substitutions. We investigate how the firm should modify pricing and production decisions to take into account both price‐driven and inventory‐driven substitution and examine changes in the optimal prices and supply quantities with and without an aggregate supply limit. Our results demonstrate that both forms of substitution provide a revenue or profit opportunity if the firm is able to recognize the potential for substitution and respond in advance using an optimal pricing and/or ordering strategy. The contribution of this research is to present theoretical results that demonstrate the value of more complex demand models that include the possibility of stockouts and customer “leakage” from higher priced market segments to lower priced segments. Insights derived from these models lead to modified pricing and ordering strategies that will increase firm revenues and/or profitability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle