Jung et al.(2015) suggest the two-phase warranty model, which is a general type of warranty model. Under the two-phase warranty, the warranty period is divided into two intervals, one of which is for renewing replacement warranty, and the other is for minimal repair warranty. And warranty policies play a very important role in product marketing. In this paper, we suggest the optimal warranty policy for free extended two-phase warranty. To determine the optimal warranty period, we adopt the expected profit per unit product. So, the expressions for the total expected cost, the sale price and the expected profit per unit product from the manufacturer's point of view are derived. Also, we discuss the optimal warranty period and the numerical examples are provided to illustrate the proposed the warranty policy.
This paper studies the assortment optimization problem in online retailing by using a multinomial logit model in order to take consumer choice behavior into account. We focus on two unique features of online purchase behavior: first, there exists increased amount of uncertainty (e.g., size and color of merchandize) in online shopping as customers cannot experience merchandize directly. This uncertainty is captured by the scale parameter of a Gumbel distribution; second, online shopping entails unique shopping-related disutility (e.g., waiting time for delivery and security concerns) compared to offline shopping. This disutility is controlled by the changes in the observed part of utility function in our model. The impact of changes in uncertainty and disutility on the expected profit does not exhibit obvious structure: the expected profit may increase or decrease depending on the assortment. However, by analyzing the structure of the optimal assortment based on convexity property of the profit function, we show that the cardinality of the optimal assortment decreases and the maximum expected profit increases as uncertainty or disutility decreases. Therefore, our study suggests that it is important for managers of online retailing to reduce uncertainty and disutility involved in online purchase process.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.527-538
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2021
The purpose of the study is to determine the efficiency, position, and partner selection of securities companies via the negative super-SBM model used in data envelopment analysis (DEA). This model utilizes a variety of inputs, including current assets, non-current assets, fixed assets, liabilities, owner's equity and charter capital, and outputs including net revenue, gross profit, operating profit, and net profit after tax collected from the financial reports (Vietstock, 2020) of 32 securities companies, operating during the period from 2016 to 2019, negative data are collected as well. Empirical results determined both efficient and inefficient terms, and then further determined the position of each securities firm under consideration of every term. The overall score arrived at discovered a large performance change realizing a maximum score able to reach 20.791. In the next stage, alliancing inefficient companies was carried out based on the 2019 scores to seek out optimal partners for the inefficient companies. The tested result indicated that AAS was the best partner selection when its partners received a good result after alliancing, as with FTS (11.04469). The partner selection is deemed as a solution helpful to inefficient securities companies in order to improve their future efficiency scores.
Purpose - This study attempts to provide a new theoretical perspective on the quality signaling and its impact on a market under information asymmetry, focusing on how the accuracy and the cost of quality signaling affect sellers' and buyers' profit, suggesting appropriate designs of quality signaling methods which mitigates information asymmetry. Design/methodology/approach - In order to examine the effect of quality signaling on strategic interactions within the market, we establish an analytic model where market outcomes are determined by seller's quality claim and price, and buyers are risk-neutral. By investigating this analytic model through relevant game trees, we find the subgame perfect Nash equilibria of the market and predict related market outcomes based on sellers' quality signaling strategy. Findings - Our analytic model shows counterintuitive results that seller profit will be the lowest with inaccurate quality signaling and the highest with no quality signaling, mostly due to the certification cost. Consequently, sellers should proceed with caution if the quality signaling is less than accurate, as it may backfire. We believe that this is due to the fact that the inaccuracy of quality signaling causes some confusion and uncertainty in both sellers and buyers' decision to maximize profit, making it hard for sellers to predict buyers' behavior. Research implications or Originality - Although the sources and types of quality signaling errors have been investigated in the literature, there has not been satisfactory understanding regarding how inaccuracy of quality certification affects specific market outcomes. We expect that our theoretical model would provide important implications on how to utilize quality signaling to solve adverse selection issues in markets under information asymmetry.
Purpose - Due to highly elevated levels of competition, many companies today have to face the problem of decreasing profits even when their actual sales volume is increasing. This is a common phenomenon that is seen occurring among companies that focus heavily on quantitative growth rather than qualitative growth. These two aspects of growth should be well balanced for a company to create a sustainable business model. For supply chain management (SCM) planners, the optimized, quantified flow of resources used to be of major interest for decades. However, this trend is rapidly changing so that managers can put the appropriate balance between sales volume and sales quality, which can be evaluated from the profit margin. Profit optimization is a methodology for companies to use to achieve solutions focused more on profitability than sales volume. In this study, we attempt to provide executional insight for companies considering implementation of the profit optimization system to enhance their business profitability. Research design, data, and methodology - In this study, we present a comprehensive explanation of the subject of profit optimization, including the fundamental concepts, the most common profit optimization logic algorithm -linear programming -the business functional scope of the profit optimization system, major key success factors for implementing the profit optimization system at a business organization, and weekly level detailed business processes to actively manage effective system performance in achieving the goals of the system. Additionally, for the purpose of providing more realistic and practical information, we carefully investigate a profit optimization system implementation case study project fulfilled for company S. The project duration was about eight months, with four full-time system development consultants deployed for the period. To guarantee the project's success, the organization adopted a proven system implementation methodology, supply chain management (SCM) six-sigma. SCM six-sigma was originally developed by a group of talented consultants within Samsung SDS through focused efforts and investment in synthesizing SCM and six-sigma to improve and innovate their SCM operations across the entire Samsung Organization. Results - Profit optimization can enable a company to create sales and production plans focused on more profitable products and customers, resulting in sustainable growth. In this study, we explain the concept of profit optimization and prerequisites for successful implementation of the system. Furthermore, the efficient way of system security administration, one of the hottest topics today, is also addressed. Conclusion - This case study can benefit numerous companies that are eagerly searching for ways to break-through current profitability levels. We cannot guarantee that the decision to deploy the profit optimization system will bring success, but we can guarantee that with the help of our study, companies trying to implement profit optimization systems can minimize various possible risks across various system implementation phases. The actual system implementation case of the profit optimization project at company S introduced here can provide valuable lessons for both business organizations and research communities.
The GENCO of competition in the market for profit maximization of business development for the study of how to build a facility plan. The total revenue for this thesis may be deducted from the total cost calculations and the cumulative profit, the result of cumulative profit through the profit and loss, and up to the turn-off to find a generator of canonicalization. Fortran, using a model to formally implement the program, and a graph that displays the results to build any power plants is the most efficient visibility of the eye can see.
This article suggests a methodology to decide the priority of investment project for venture business under the dynamic circumstance. By the Monte Carlo procedure on the probability distribution of cost and revenue, the model simulates the investment project to estimate profit ratio and risk. The profit ratio is calculated on the yearly basis for the relative comparison. The project risk is calculated as semi-variance under the target yield. After sufficient simulations in this fashion for several projects, the efficient projects with more profit and less risk are selected by the dominance principle. Then the regression equation of the selected projects is produced to find the relative value of the projects. The relative value is obtained through dividing the raw profit ratio by the estimated one on the equation. This value shows the degree to which the simulated project yields over the equation. The priority of investment is decided by this value. An examplary venture business of chemical development for semi-conductor is presented as a case study.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제15권4호
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pp.21-36
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2008
As the great disturbance from abusing credit cards in Korea becomes stabilized, credit card companies need to interpret credit-card delinquents classification models from the viewpoint of profit. However, hit ratio which has been used as a measure of goodness of classification models just tells us how much correctly they classified rather than how much profits can be obtained as a result of using classification models. In this research, we tried to develop a new utility-based measure from the viewpoint of profit and then used this new measure to analyze two classification models(Neural Networks and Decision Tree models). We found that the hit ratio of neural model is higher than that of decision tree model, but the utility value of decision tree model is higher than that of neural model. This experiment shows the importance of utility based measure for credit-card delinquents classification models. We expect this new measure will contribute to increasing profits of credit card companies.
Globalization of market and diversification of customers' needs make enterprises to collaboration of participants in supply chain. To establish collaboration, supply chain must have the flexibility and reconfigurability, which are supported by fractal based supply chain management (FrSCM). In this paper, base on the FrSCM, formulation of trust model among the enterprises in the supply chain, and development of profit sharing strategies in the supply chain based on the trust model are investigated. To evaluate trust model, generation of enterprise's goal and its description, extraction and systematic composition of trust factors and trust evaluation are investigated. Based on the developed model, we developed the fuzzy inference engine to evaluate the trust value in terms of numerical value. And then revenue sharing strategies are developed based on the fractal concept and trust model for the collaborative SCM. The fractal concept is used to obtain the optimal production and transportation plans. In addition, the trust model will be integrated into the RS model. In such an RS model, the supply chain will obtain the maximum total profit and profit of each participant depends on its trust value.
This study is aimed to analyze the economic feasibility of yellowtail culture using the copper alloy net cage in Gyeongsangbuk-do. First of all, in order to evaluate the copper alloy net cage on yellowtail culture, I review the trend on the yellowtail culture industry and research the concept of copper alloy net cage. The copper-alloy net cage is now recognized as an advantages of its system stability, recycling, antibiosis and food safety. The results were summarized as follows: first, there was significant meaning of the profit model of yellowtail culture by the price difference. Second, I analyzed in the economic feasibility of yellowtail culture using the copper alloy net cage, internal rate of return (IRR) was 51.58%, a benefit-cost ratio was shown to be 2.27 and net present value (NPV) was 1,087,337 thousand won, which indicates the economic feasibility of yellowtail culture using the copper alloy net cage is profitable. Finally, in order to improve the economic valuation, it is necessary to focus more on the developing of technology and cost reduction strategy on the copper alloy net cage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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