Research on Cost and Risk Co-minimization Model of Cross-border Logistics in Guangxi Based on Monte Carlo Approach
Notice bibliographique
Résumé
Cross-border e-commerce refers to a kind of international commercial activity in which trading entities belonging to different customs borders reach transactions, make payments and settlements through e-commerce platforms, and deliver commodities through cross-border logistics to complete the transactions. Based on the relevant components of cross-border logistics cost and risk, this paper applies Markowitz, Capital Asset Pricing Model (CAPM), Value at Risk Model (VaRM), and Creditmetrics model to measure the risk of cross-border logistics, respectively. Through the cost measurement of cross-border logistics losses, a simplified logistics risk cost minimization model is derived. The model is applied to Guangxi’s cross-border logistics company M. Monte Carlo simulation is used to estimate the risk and cost of its cross-border logistics, respectively, and the probability of IRR>13.246% is simulated to be 32.963%, which indicates that the probability of cross-border logistics results exceeding the IRR of 13.246% given in the economic analysis is 32.963%. It can be seen in the logistics cost estimation that the mean value of the monthly logistics cost estimation of Company M is 2764000.564 yuan, and the standard deviation is 15126.36321 yuan, and after 3000 simulation operations, the logistics cost estimation has a 95% probability of falling on the interval [2572000 yuan, 2964000 yuan]. In response to the results of the simulation operations, a logistics risk and cost control strategy is proposed that is consistent with the long-term development of M Company.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».