Trade Credit Insurance: Operational Value and Contract Choice
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
Trade credit insurance (TCI) is a risk management tool commonly used by suppliers to guarantee against payment default by credit buyers. TCI contracts can be either cancelable (the insurer has the discretion to cancel this guarantee during the insured period) or noncancelable (the terms cannot be renegotiated within the insured period). This paper identifies two roles of TCI: the (cash flow) smoothing role (smoothing the supplier’s cash flows) and the monitoring role (tracking the buyer’s continued creditworthiness after contracting, which enables the supplier to make efficient operational decisions regarding whether to ship goods to the credit buyer). We further explore which contracts better facilitate these two roles of TCI by modeling the strategic interaction between the insurer and the supplier. Noncancelable contracts rely on the deductible to implement both roles, which may result in a conflict: a high deductible inhibits the smoothing role, whereas a low deductible weakens the monitoring role. Under cancelable contracts, the insurer’s cancelation action ensures that the information acquired is reflected in the supplier’s shipping decision. Thus, the insurer has adequate incentives to perform its monitoring function without resorting to a high deductible. Despite this advantage, we find that the insurer may exercise the cancelation option too aggressively; this thereby restores a preference for noncancelable contracts, especially when the supplier’s outside option is unattractive and the insurer’s monitoring cost is low. Noncancelable contracts are also relatively more attractive when the acquired information is verifiable than when it is unverifiable. This paper was accepted by Vishal Gaur, operations management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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