With or Without Forecast Sharing: Competition and Credibility under Information Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Forecast sharing among trading partners lies at the heart of many collaborative and contractual supply chain management efforts. Even though it has been praised in both academic and practitioner circles for its critical role in increasing demand visibility, some concerns remain: The first one is related to the credibility of forecast sharing, and the second is the fear that it may turn into a competitive disadvantage and induce suppliers to increase their price offerings. In this study, we explore the validity of these concerns under a supply chain with a competitive upstream structure, focusing specifically on (i) when and how a credible forecast sharing can be sustainable, and (ii) how it impacts on the intensity of price competition. To address these issues, we develop a supply chain model with a buyer facing a demand risk and two heterogeneous suppliers competing for order allocation from the buyer. The extent of demand is known only to the buyer. The buyer submits a buying request to the suppliers via a commonly used procurement mechanism called request for quotation (RFQ). We consider two variants of RFQ. In the first type, the buyer simply shares the estimated order quantity with no further specifications. In the second one, in addition to this, the buyer also specifies minimum and/or maximum order quantities. We fully characterize equilibrium decisions and profits associated with them under symmetric and asymmetric information scenarios. Our main findings are that the buyer can use a RFQ with quantity restrictions as a credible signal for forecast sharing as long as the degree of demand information asymmetry is not too high, and that, contrary to above concerns, the equilibrium prices that emerge between competing suppliers under asymmetric information may indeed increase if the buyer can not share forecast information credibly with its upstream partners.
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 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 | 0,017 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».