Notice bibliographique
Résumé
The research focuses on improving supply chain performance under weather related uncertainties. Weather has a significant impact on the demand for various products in many sectors. Firms dealing in those products often face problems in demand management. Hence, managing supply chains under the weather risk is very important and challenging. To improve the performance of supply chains of weather-sensitive products, the main objective of the research is to design new classes of contract that can outperform the widely used supply chain contracts, such as wholesale, buyback, and revenue sharing contracts, and trade credit contracts. To design those new classes of contract, the research investigates: (1) coordination mechanisms of both risk-neutral and risk-averse supply chain members, (2) implementation of weather rebates based on Cooling Degree Days (CDD)/Heating Degree Days (HDD), which are the underlying assets for the temperature-based weather derivatives traded on the financial market, and (3) investigating how weather rebate and financial hedging strategies can be implemented to improve the supply chain performance. The design of new classes of contract involves three aspects: modeling a firm's objective under risk, modeling the payoff from weather derivatives, and designing the supply chain parameters. A firm's objective under risk is measured by using the Conditional Value at Risk (CVaR) approach. The supply chain parameters are designed such that the contracts coordinate with a Pareto-improving solution for both parties involved in the contract. The study has many contributions. Firstly, it fills the gap of the existing domain of literature on weather risk in supply chains. With an increase in climate variations, weather risk in supply chains is a pertinent issue. Secondly, the designed new classes of contract are beneficial to administer for a wide range of products and perform better compared to the regularly used traditional contracts. The designed contracts are analyzed using actual demand data collected from a large retail company in Canada. Thirdly, with trade credits being one of the most common ways of supply chain financing, the study explains how trade credits with weather rebates and financial hedging can effectively coordinate supply chains under weather risk.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».