Optimal markdown policies for perishable products with fixed shelf life
Notice bibliographique
Résumé
The market for perishable products is subject to short selling seasons and volatile demand. Retailers use strategies such as issuing policies, quality disclosure, and markdown pricing to maximise revenue and reduce waste. Among the markdown options, the best policy is not always clear-cut, as there is a trade-off between the complexity of the policy and the revenue generated. To address this, we introduce a joint model that optimises issuing, quality disclosure, production, and markdown pricing for perishable products with fixed shelf lives and freshness-sensitive customers. We make the first attempt to theoretically and numerically evaluate the effectiveness of different markdown policies, including single-stage, multiple-stage, and dynamic markdown policies. Empirical case studies validate the models, showing that hiding product quality is optimal and the best issuing policy depends on customer freshness sensitivity. We prove that the value of markdown policies asymptotically vanishes as the market demand or customers' maximum willingness-to-pay (WTP) increases. Conversely, the benefits of markdown policies increase when per unit expiration, shortage, and production costs rise. Additionally, while multiple-stage and dynamic markdown policies can significantly benefit the system, in most cases, their benefits over the single-stage policies are insignificant and vanish asymptotically.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».