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Enregistrement W4319792512 · doi:10.1111/poms.13952

Customers’ managerial expectations and suppliers’ asymmetric cost management

2023· article· en· W4319792512 sur OpenAlexaff
Peng Liang, Hasan Cavusoglu, Nan Hu

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBusinessContext (archaeology)IncentiveUpstream (networking)Industrial organizationDownstream (manufacturing)MicroeconomicsInformation asymmetryConstraint (computer-aided design)MarketingEconomicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates how managers in the upstream firm (i.e., supplier) adjust their allocations of cost resources in response to managerial expectations of the downstream firms (i.e., customers) on the future demand and prospects. We conduct an empirical analysis to examine the impact of the tone of customers’ forward‐looking disclosures (FLDs) contained in the Management Discussion and Analysis section of 10‐K filings on suppliers’ asymmetric cost behaviors, characterizing costs decreasing less for sales fall than increasing for equivalent sales rise (i.e., “cost stickiness”). We show that the degree of suppliers’ asymmetric cost management is positively associated with their customers’ tone of FLDs. Moreover, such an association is stronger when the suppliers produce more unique products for their major customers. Our inferences remain robust after controlling for the strategic disclosure behavior of the customer firms, ruling out an alternative mechanism of suppliers’ own managerial expectations and managerial empire‐building incentives. Lastly, using a decision made by the U.S. Supreme Court in 2005 as a quasi‐natural experiment setting, we show that the effect of customers’ tone of FLDs on suppliers’ cost stickiness becomes stronger when FLDs are more informative. To the best of our knowledge, this paper is the first to introduce cost stickiness in the operations management context to capture management's operational decision intervention regarding resource allocation. We also contribute to information sharing literature by highlighting the importance of channels other than the traditional explicit information sharing channel in obtaining demand‐relevant information in supply chains.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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