Ordering and financing strategies in electronic business platform financing with a loss averse retailer
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid growth of e-commerce, platform-based financing in electronic business (EB) has emerged as an innovative solution for online retailers facing capital constraints. This study develops a Stackelberg game-theoretic framework to analyze strategic financing decisions in a two-tier e-commerce supply chain, where an electronic business platform (EBP) , as the leader, assumes leadership by setting financing interest rates, while a capital-constrained, loss-averse online retailer (LOR), as the follower, optimizes order quantities and financing participation under behavioral risk preferences. A hierarchical game-theoretic framework is established to examine strategic interactions between an EBP and a LOR, and the equilibrium outcomes are given. The model derives optimal decisions for both financing rates and ordering strategies. Results demonstrate that when the retailer's initial capital grows, their necessity for external financing diminishes correspondingly, leading to smaller order quantities due to reduced bankruptcy risk. Moreover, higher levels of loss aversion cause retailers to order less and avoid financing, reflecting risk-sensitive behavior. The study also presents comprehensive numerical analyses to explore additional managerial implications, offering insights into how capital availability and behavioral factors like loss aversion shape decision-making in EB financing environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».