Risk-Averse, Integrated Contract, and Open Market Procurement with Quantity Adjustment Costs
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the issue cost-effective procurement of a commodity product when its spot (open) market prices are stochastic, contract prices are previously determined, and there are costs associated with adjusting (i.e., switching) the procurement quantities from an alternative. Spot (open) market and contract as sole modes of procurement could present risks of high magnitude and uncertainty of expenses for the buyer. To address these risks, a risk-averse buyer may consider simultaneous use of both alternatives with adjustment of the purchase quantities from both the alternatives over time. Scenarios when the switching costs depend on the relative prices of the two alternatives are considered. The problem being analytically intractable, a mixed method decision model combining analytical and computational techniques to analyze the problem is proposed. The model helps identify expected optimal contract and spot market procurement quantities with respect to unknown spot prices and known contract prices over the planned procurement horizon when procurement quantity adjustment costs are influenced by the spends. The analysis reveals that it is cost-effective to continue purchasing with an existing pattern of procurement from the two alternatives until the contract to spot market price ratio reaches a threshold level and then to change the proportion of quantity purchased from the two alternatives. Using numerical analysis, we illustrate the theoretical and managerial significance of this stickiness to continue with an existing pattern until an adjustment.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».