Financing Disruptive Suppliers: Payment Advance, Timeline, and Discount Rate
Notice bibliographique
Résumé
This study considers a dyadic supply chain in which a large and creditworthy buyer procures a product from a capital‐constrained supplier subject to disruption risk. In facilitating the production, the buyer may offer direct financing to the supplier by way of advance payment (AP). Concurrently, the buyer may also set a tailored discount rate (TR) that applies to the AP and an extended payment timeline (PE) for the balance due. We analyze the value and interplay of these elements by comparing optimal contractual terms with different AP, PE, and TR potentials. In general, AP applies to more reliable suppliers, and the coverage could be broadened by the inclusion of PE and TR. Specifically, when the advance discount rate is regulated within a certain limit, the buyer should offer TR without PE to the most reliable suppliers, vs. the floor discount rate with PE to those posing higher risk. Although the buyer normally benefits from practicing PE, the supplier benefits from it only when the risk level is relatively high and suffers from it when the risk level is relatively low; these effects persist although they are weakened in the presence of TR. Overall, PE and TR focus on different risk spectrums and are strategic substitutes for each other. The buyer can thereby retain its maximum payoff by properly configuring PE or TR when the other is under strict regulation. These insights offer strategic guidance for buyers to engineer business cash flows with respect to the risk level of their suppliers and the external regulation environment.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».