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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|CUS522

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供应链管理是对货物和服务流动的管理,包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动,以使客户价值最大化,并在市场上获得竞争优势。

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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|CUS522

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|DeRIVed Utility

The concept of utility (fitness for use, worthiness, or value) is based on relatable, global economic contributors. Economists have generally portrayed the creators of economic values as providing time (the product is delivered to the consumer at the right time), place (the product is available at the right location), possession (the amount of usefulness or perceived value from owning a product), and form (how well the product meets the customer’s needs) utility to consumers. For a product to possess utility, it should be judged based on its value and/or usefulness. In a classical sense, the utility function incorporates all four utilities as a proxy to consumer demand patterns, actual purchases, and sustainability. According to Scholz et al. (2015), there have been numerous methods applied to estimate the overall utility of a product, but they all appear to have shortcomings with respect to either accuracy or consumer effort. Such discrepancy may indicate a lack of trust between the seller and the buyer. As a remedy, sellers should develop and communicate social and environmental plans with short- and long-term goals that are ethical, sound, and manageable. Such actions can be applied to companies manufacturing various products, therefore increasing their value and utility.

For example, form utility is generally associated with production and manufacturing of products in a way that is of use to and valued by customers (Scholz et al. 2015). Winsor et al. (2004) related this concept to “goods” retailers, who make significant modifications to the products they sell to consumers. With environmental issues in manufacturing receiving increasing attention, many consumers would prefer to uphold global environmental values. According to Dornfeld and Wright (2007), the topic of “green business” has gained popularity with companies and consumers, emphasizing the need for greening of not only the manufacturing process but the whole supply chain. More than a decade earlier, Florida (1996) had considered manufacturing practices and innovative approaches that were environmentally sound as increasing product utility and value. He noted that firms who were innovative in terms of their manufacturing processes were also more likely to address environmental issues across the product life cycle and forge close relationships between end users and suppliers. The onus, he stated, was on companies to adopt green design and production strategies to address consumer demands while improving product utility, value, and quality.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Pronuct QuAlity

Product quality in a broad sense is defined as the superiority or excellence of a product (e.g., Reeves and Bednar 1994). There are, however, two major problems with this definition: First, it ignores the fact that a product’s quality can vary greatly, from a range of poor or unacceptable to superior. The second problem is the intrinsic element of subjectivity which is used to determine where the quality of the product lies, within what range, and how it is oriented. In a customer-driven organization (a for-profit company), quality is established with a focus on satisfying or exceeding the requirements, expectations, needs, and preferences of customers.

The meaning of quality also differs depending upon circumstance and perception. According to Owusu (2013), “Quality is how the recipient of the product or service views the product or service before buying, upon delivery and after the delivery/use. Quality is satisfying a customer and it is defined by a customer.” Many would look at a product and immediately connect quality to aspects such as color, material, texture, brand name, packaging, price, labels, or even just the product’s online reviews. Owusu (2013) suggested that the quality of tangible products is also time-based or situational. Macdonald and Sharp (2000) agreed and added that brand awareness for specific products affected consumer choices due to their perceived quality, e.g., “I’ve heard of the brand, so it must be good.” Likewise, Chang and Wildt (1994) stated that perceived quality is positively influenced by intrinsic product attribute information such as perceived price and value. Although some may assume that because a product is expensive, it is automatically of good quality; Sutton and Riesz (1979) cautioned that the price-quality relationship for certain consumer goods is often not positive. According to Sutton and Riesz (1979), it is apparent that the experience of value, or the relationship between quality and price, may be less relevant for product categories in which a consumer’s self-worth may be elevated through the act of purchase. Self-worth in this case would be referring to our focus on purchasing sustainable products. Thorgesen (2000) made it clear that

Knowing a label is a prerequisite for using it in decision making and understanding it is a prerequisite for using it correctly. Understanding a label implies that the person knows it exists, what it looks like, and what it means.

To do this, a consumer needs to be able to distinguish between the concepts of eco-labeling, and an unethical corporate practice, termed, “green washing.”

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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|衍生效用


效用(适合使用、价值或价值)的概念是建立在相关的、全球性的经济贡献者的基础上的。经济学家通常将经济价值的创造者描述为为消费者提供时间(产品在正确的时间交付给消费者)、地点(产品在正确的位置可用)、占有(拥有产品的有用程度或感知价值)和形式(产品满足客户需求的程度)效用。一个产品是否具有实用性,应该根据它的价值和/或有用性来判断。在传统意义上,效用函数包含了所有四种效用,作为消费者需求模式、实际购买和可持续性的代理。根据Scholz et al.(2015),有许多方法用于评估产品的整体效用,但它们似乎都在准确性或消费者努力方面存在缺陷。这种差异可能表明买卖双方之间缺乏信任。作为一种补救措施,卖方应该制定并传达社会和环境计划,这些计划应具有道德、健全和可管理的短期和长期目标。这些措施可以应用于生产各种产品的公司,从而增加其价值和效用


例如,形式效用通常与产品的生产和制造有关,以一种对客户有用和被客户重视的方式(Scholz et al. 2015)。Winsor等人(2004)将这一概念与“商品”零售商联系起来,他们对出售给消费者的产品进行重大修改。随着制造业的环境问题受到越来越多的关注,许多消费者更愿意维护全球环境价值。根据多恩菲尔德和赖特(2007),“绿色企业”的话题已经在公司和消费者中得到了广泛的欢迎,强调绿色不仅需要制造过程,而且需要整个供应链。早在十多年前,佛罗里达州(1996年)就考虑将无害环境的制造做法和创新方法作为增加产品效用和价值的方法。他指出,在制造工艺方面具有创新性的企业也更有可能在整个产品生命周期内解决环境问题,并在最终用户和供应商之间建立密切的关系。他指出,公司有责任采取绿色设计和生产策略,以满足消费者的需求,同时提高产品的效用、价值和质量

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|产品质量


广义上的产品质量被定义为产品的优越性或卓越性(例如,Reeves和Bednar 1994)。然而,这种定义有两个主要问题:首先,它忽略了一个事实,即产品的质量可以有很大的差异,从较差或不可接受的范围到较好的范围。第二个问题是主观性的内在因素,它被用来决定产品的质量在哪里,在什么范围内,以及如何定位。在以顾客为导向的组织(营利性公司)中,质量的建立以满足或超过顾客的要求、期望、需求和偏好为重点


质量的含义也因环境和感知的不同而不同。根据奥乌苏(2013),“质量是产品或服务的接受者如何看待产品或服务在购买前,交付和交付/使用后。质量就是让客户满意,它是由客户定义的。”许多人看到一件产品,会立即将质量与颜色、材料、质地、品牌名称、包装、价格、标签,甚至仅仅是产品的网上评论联系起来。Owusu(2013)认为有形产品的质量也是基于时间或情境的。麦克唐纳和夏普(2000)同意这一观点,并补充说,对特定产品的品牌意识会影响消费者的选择,因为它们的感知质量,例如,“我听说过这个品牌,所以它一定很好。”同样,Chang和Wildt(1994)指出,感知质量受到感知价格和价值等内在产品属性信息的正向影响。尽管有些人可能会认为,因为一种产品很贵,它的质量自然就很好;Sutton和Riesz(1979)警告说,某些消费品的价格质量关系通常不是正的。根据Sutton和Riesz(1979),很明显,价值体验,或质量和价格之间的关系,可能与消费者的自我价值可能通过购买行为提升的产品类别不太相关。在这种情况下,自我价值指的是我们对购买可持续产品的关注。Thorgesen(2000)明确指出


了解一个标签是在决策中使用它的先决条件,理解它是正确使用它的先决条件。理解一个标签意味着这个人知道它的存在,它看起来像什么,它意味着什么


要做到这一点,消费者需要能够区分生态标签的概念和不道德的企业行为,称为“绿色洗涤”。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|ATTRIBUTES IMPACTING CONSUMER’S PURCHASING BEHAVIOR

We now focus on the accompanying attributes (factors) that consumers would consider in their decisions when purchasing a sustainable product, a product that has been manufactured or rendered with TBL considerations; responsibly sourced-made-delivered, environmentally friendly, and socially beneficial. To narrow down the number of articles, additional keywords/phrases were used, including demand and sustainability, consumer green demands, circular economy, fair trade products, green and organic products, and eco-labeling/designs.

After successive searches, 80 scholarly papers that met the criteria were extracted. The content of these articles was analyzed and evaluated to gain understanding of the accompanying decision factors consumers use when purchasing sustainable products. These selected papers were subjected to critical appraisal and evaluation. Each article was reviewed to determine its fit within one of the five categories (purchase price, derived utility, product quality, product support services, and returns policy) and relevance to product sustainability. Table $7.1$ lists 20 of these papers chosen as the most supportive examples for our discussions in this review.

Consumer behavior, an interdisciplinary branch of the field of marketing, emerged in the mid-20th century and keeps evolving with the changing dynamics of consumers, and the products. The study of consumer behavior focuses on the consumer’s emotional, mental, and physical responses for pre-, during, or post-purchase, use, disposal, or return of the product. Fach buying factor category (price, utility, quality, services, and return) is presented along with a detailed description of its relevance to the research question.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|PURCHASE Price

Purchase price is perhaps the most influential decision attribute for the majority of consumers. However, there is a “value-action” gap (Young et al. 2010) when it comes to purchasing green products: many consumers are very concerned about environmental issues, but they are reluctant to purchase greener products. While many underlying factors influence the price of a product, many of the selected articles that were reviewed, justifiably, focused on consumers’ willingness to pay in relation to the purchase price (e.g., Choi and Parasa 2006; Ülkü and Gürler 2018). For example, Bartels and Onwezen (2014) noted consumers’ growing awareness of ethical concerns related to the environment and society. They conducted a study on consumers’ willingness to buy food products that make environmental and ethical claims. Participants provided demographic information (mainly education and income levels) and completed the online questionnaire. Their results demonstrated that consumers who fully supported sustainable agriculture and had the financial means were more willing to buy environmentally friendly and ethical products. In another study on sustainability and pricing, Ülkü and Hsuan (2017) highlighted consumers’ escalating concerns for unsustainable product development and the need for competitive pricing on modular products for green consumers. Similarly, Chen and Liu (2014) studied the theoretical and empirical analysis of pricing and design decisions for green products in a market that contains nonenvironmentally conscious products (brown products). they concluded that both environmentally conscious (green) and nonenvironmentally conscious (brown) consumers, under price leadership, play a role in product quality and pricing. Using a quality-based approach, Owusu (2013) also studied consumers’ perception of quality in relation to price while Chang and Wildt (1994) suggested that product features and price are major decision variables influencing purchase behaviors. In fact, Smith and Nagle (2002) concluded that conversus a cheaper competitive substitute. Erickson and Johansson (1985), however, stated that the price of a product is viewed as a constraint as it results in a reduction of consumer wealth despite its signaling of the product quality.

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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|影响消费者购买行为的属性


我们现在关注的是伴随的属性(因素),消费者在购买可持续产品时,会在他们的决定中考虑,一个产品已经制造或渲染的TBL考虑;负责任的采购,制造,交付,环境友好,社会效益。为了缩小文章数量,使用了额外的关键词/短语,包括需求和可持续性,消费者的绿色需求,循环经济,公平贸易产品,绿色和有机产品,生态标签/设计

经过连续搜索,提取出符合标准的80篇学术论文。对这些文章的内容进行了分析和评估,以了解消费者在购买可持续产品时使用的伴随决策因素。这些入选的论文都经过了严格的鉴定和评价。对每一篇文章进行审查,以确定它是否符合五个类别中的一个(购买价格、派生效用、产品质量、产品支持服务和退货政策),以及与产品可持续性的相关性。表$7.1$列出了其中的20篇论文,这些论文被选为我们在这篇综述中讨论的最具支持性的例子


消费者行为是市场营销领域的一个跨学科分支,出现于20世纪中期,并随着消费者和产品动态的变化而不断发展。消费者行为研究的重点是消费者在购买前、期间或购买后、使用、处理或退货时的情绪、心理和身体反应。法希购买因素类别(价格、效用、质量、服务和回报)连同其与研究问题的相关性的详细描述一起被提出

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|采购价格


对于大多数消费者来说,购买价格可能是最具影响力的决策属性。然而,在购买绿色产品时存在一个“价值行动”差距(Young et al. 2010):许多消费者非常关注环境问题,但他们不愿意购买绿色产品。虽然有许多潜在因素影响产品的价格,但经审查的许多选定文章合理地聚焦于消费者相对于购买价格的支付意愿(例如,Choi和Parasa, 2006年;Ülkü和Gürler 2018)。例如,巴特尔斯和Onwezen(2014)指出,消费者越来越意识到与环境和社会相关的伦理问题。他们进行了一项关于消费者购买有环保和伦理声明的食品的意愿的研究。参与者提供人口统计信息(主要是教育和收入水平)并完成在线问卷。他们的研究结果表明,完全支持可持续农业并有经济能力的消费者更愿意购买环保和道德的产品。在另一项关于可持续性和定价的研究中,Ülkü和萱(2017)强调了消费者对不可持续产品开发的日益加剧的担忧,以及为绿色消费者提供模块化产品有竞争力定价的必要性。同样,Chen和Liu(2014)研究了在包含非环境意识产品(棕色产品)的市场中,绿色产品的定价和设计决策的理论和实证分析。他们得出的结论是,具有环境意识(绿色)和不具有环境意识(棕色)的消费者,在价格领导下,在产品质量和定价方面发挥作用。采用基于质量的方法,Owusu(2013)也研究了消费者对质量的感知与价格之间的关系,而Chang和Wildt(1994)认为产品特性和价格是影响购买行为的主要决策变量。事实上,史密斯和纳格尔(2002)得出结论,反向转换是一种更便宜的竞争性替代品。然而,Erickson和Johansson(1985)指出,产品的价格被视为一种约束,因为它导致了消费者财富的减少,尽管它是产品质量的信号

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

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广义线性模型代考

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有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

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MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Robustness CheCKING – MCDM

Finally, the robustness of the results has been checked via the MCDM model. The main idea in the MCDM approach was made that all of the previously mentioned output variables were examined as objectives that need to be the greatest possible. On the other hand, the input variables from the DEA approach were observed in MCDM as objectives that need to be the smallest possible. Thus, it is obvious that the objectives are conflicted, as it is a usual case in business decision-making. As 9 inputs and outputs variables are used in the MCDM, and the decision-maker can give weights to the objectives based on previous knowledge and experience, it was opted that all of the objectives have equal weights. In that way, the analysis is as objective as possible.

The rankings from the MCDM results have been contrasted to the rankings of the SBM model from the previous subsection. These comparisons are shown in Figure 6.5. It can be seen that the correlation between the two ranking systems is more than $80 \%$, which gives confidence that the results are reliable and can be used in future research as well.

The analysis in practice should not stop here. Now, with all information obtained as in previous subsections, the management, alongside financial experts and quantitative modellers, would need to focus on the specific aspect of the business, which is indicated in the poor-performing financial ratio results.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|FURTHER POSSIBLE INTEGRATIONS OF DEA AND MCDM

Something which can be considered for future theoretical and empirical work is as follows. A researcher or the investor can opt for a multistep optimization process in which in the first step, the MCDM approach could be used on the initial data set. The obtained rankings could be used to divide companies into several groups: best-ranked ones, middle ones, and lowest-ranked ones. Each subgroup can be then evaluated via DEA models so that detailed insights can be obtained into the business characteristics of the best, middle, and worst-ranked companies. Something similar could be done in obtaining the DEA results first as was done in this research. Then, in the second step, the input excess and output slacks could be used in MCDM rankings so that the researcher can obtain one number (rank) regarding the company of interest concerning the excess and slacks of that company. Of course, these individual values are important for a company to make the best decisions possible on which inputs should be reduced and which outputs should be increased. However, to obtain fast results in terms of where the company is standing compared to others, such an approach could be useful. Other considerations for future work are examined in the conclusion section.

Business performance evaluation is something that has been generally accepted both in academic and business circles. The reasoning lies in the rising globalization and competition, alongside other important factors that influence the conduction of competitive business today. That is why businesses today need to re-evaluate their performance and compare themselves to others continuously. Since managers and researchers have to face a lot of different data while comparing the business performance by using financial ratios within an industry, such problems lie within big data analysis. This research focused on a sample of companies that constitute the same stock market index (NASDAQ) so that comparability can be the greatest possible. The approach of the study employs a nonparametric approach to modelling: the DEA approach. This was chosen due to characleristics of this methodology, which include no assumptions on the distribution of data have to be made, interpretations are straightforward, with details on the sources of (in)efficiencies of the DMUs under consideration, objectivity is present, as the researcher does not implement subjecwas made. Namely, the sample started with more than 300 stocks and more than 40 was made. Namely, the sample started with more than 300 stocks and more than 40 as greater correlations among inputs and/or outputs are interpreted as the same information, which could lead to spurious results. Thus, the following steps are advised for future research, as well as managers, financial experts, and others present in for future research, as well as managers, financial experts, and others present in the evaluation process. First, the DMUs (i.e., firms) which have barely any data at some missing data are advised not to be removed from the analysis. This is due to problems that could arise as the sample could be reduced to a nonmeaningful one. The problems of missing data have been examined within the DEA modelling, and this research followed a simple procedure in which penalties are given to missing input and output data.

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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考|鲁棒性检查- MCDM


最后,通过MCDM模型检验了结果的稳健性。MCDM方法的主要思想是,前面提到的所有输出变量都作为需要尽可能大的目标进行审查。另一方面,在MCDM中观察来自DEA方法的输入变量作为需要尽可能最小的目标。因此,很明显,目标是相互冲突的,因为这是业务决策中的常见情况。MCDM使用了9个输入和输出变量,决策者可以根据以往的知识和经验给目标赋予权重,因此选择所有目标的权重相等。这样,分析就尽可能客观


MCDM结果的排名与上一小节SBM模型的排名进行了对比。这些比较如图6.5所示。可以看出,两个排名系统之间的相关性大于$80 \%$,这表明结果是可靠的,可以用于未来的研究。


实践中的分析不应止步于此。现在,有了前面小节中所获得的所有信息,管理层、财务专家和量化建模人员将需要关注业务的具体方面,这在表现不佳的财务比率结果中有所显示

经济代写|供应链管理代写供应链管理代考| DEA和MCDM进一步可能的整合


可以考虑为未来的理论和经验工作的一些东西如下。研究人员或投资者可以选择多步骤优化过程,其中第一步可以对初始数据集使用MCDM方法。获得的排名可以被用来将公司分成几组:排名最好的、中间的和排名最低的。然后通过DEA模型对每个子组进行评估,从而获得最佳、中等和最差排名公司的业务特征的详细见解。在首先获得DEA结果时,可以做一些类似的事情,就像在本研究中所做的那样。然后,在第二步中,将输入剩余和输出剩余用于MCDM排名,使研究人员对该公司的剩余和剩余获得一个数字(排名)。当然,这些个别的价值对于公司做出最好的决定是很重要的,决定哪些投入应该减少,哪些产出应该增加。然而,要想在公司与其他公司的比较中获得快速的结果,这种方法可能是有用的。结论部分讨论了今后工作的其他考虑因素


企业绩效评价是学术界和企业界普遍接受的一种评价方法。其原因在于日益增长的全球化和竞争,以及其他重要因素,影响了今天的竞争业务的开展。这就是为什么今天的企业需要重新评估他们的业绩,并不断地与其他企业进行比较。管理者和研究人员在使用行业内的财务比率来比较经营业绩时,必须面对大量不同的数据,因此这些问题就存在于大数据分析中。这项研究集中在组成同一股票市场指数(纳斯达克)的公司的样本上,以便使可比性尽可能大。本研究采用了一种非参数建模方法:DEA方法。之所以选择这种方法,是因为这种方法的特点,包括不需要对数据的分布进行假设,解释很直接,考虑到dmu的效率来源的细节,客观性是存在的,因为研究人员没有实现所做的主题。也就是说,样品从300多个股票开始,然后制作了40多个股票。也就是说,样本一开始有300多只股票和40多只股票,因为投入和/或产出之间更大的相关性被解释为相同的信息,这可能导致虚假的结果。因此,以下步骤是建议为未来的研究,以及经理,财务专家,和其他参与未来的研究,以及经理,财务专家,和其他参与评估过程。首先,建议在某些缺失数据上几乎没有任何数据的dmu(即公司)不要从分析中删除。这是由于可能出现的问题,因为样本可能被简化为一个没有意义的样本。数据缺失的问题已经在DEA模型中进行了检验,本研究遵循了一个简单的过程,即对缺失的输入和输出数据进行惩罚

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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供应链管理是对货物和服务流动的管理,包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动,以使客户价值最大化,并在市场上获得竞争优势。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写供应链管理supply chain management方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写供应链管理supply chain management代写方面经验极为丰富,各种代写供应链管理supply chain management相关的作业也就用不着说。

我们提供的供应链管理supply chain management及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Prescriptive ANALYTICS

  • It is, as seen in Figure 2.6, concerned with what should occur in the future and what steps to be taken at the present to influence its occurrence-owning various judgements on the grounds of descriptive and predictive analytics, simulation, or mathematical optimisation, mainly building the knack of making decisions with several perspectives in mind [41].
  • What and when aspects are being dealt by descriptive and predictive analytics, while Prescriptive Analytics contemplates on the reason behind its occurrence (“why it occurred”) [42].
  • Data and information are collected continuously to trace back the events that provide the decision-makers with the opportunity to increase their prediction accuracy to make better choices.
  • This model is associated with optimisation and simulation. Its main aim is to enhance business performance by unravelling the reason for the occurrence of certain events.Although this analytic technology is comparatively complicated to apply [43]. But when applied appropriately, they have the strongest influence on how organisations make judgement calls and decisions.
  • The perspective analytic method uses the below mentioned two classes of algorithms

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|FUTURE OF SUPPLY CHAIN ANALYTICS

The emerging need to manage a voluminous amount of data and information and utilise the insights derived from it is establishing the pressure of the need for supply chain analytics. The heightening popularity among several organisations of the advantages of big data in the supply chain analytics is playing a significant role in escalating the demand for analytic solutions to enhance the perceptibility all over the supply chain enablers.
Big data in Supply chain analytics is capable of assisting a firm, organisation, or company in taking rapid, intelligent, cost-effective, and more efficient decisions.
The benefits include the following:

  • Better apprehension of risks: By recognising the known risks, the supply chain analytics has the ability to predict the upcoming future risks by observing and perceiving trends and patterns all around the supply chain.
  • Enhance precision in planning: Big data guides and assists an organisation in predicting the future demand better. It evaluates and analyses the customer data to ensure precise prediction. It provides several insights that help many organisations determine which products must be pruned when they are less beneficial and which products are in demand.
  • All-around supply chain: Supply Chain technologies are used by organisations to gatherr customerr requirements, perform warehouse tracking and supervising, and collect responses of users and customers to make knowlédgeablé judgéments and décisiôns.
  • Achieve a profitable ROI: With a betteer understanding of the data in the organisation throughout the supply chain, organisations can make smarter investments and receive higher returns [51].
    Artificial intelligence is seen as the next step in supply chain analytics. It has been built with the ability to process the enormous volume of data and information (structured as well as unstructured) and afford insights in real-time [52]. Along with data retention and process automation, systems with $\mathrm{AI}$ are built with the potentiality to think, cogitate, reason, rationalise, learn, and improve like humans.

Advances of blockchain technologies along with AI [53] integration provide organisations with the ability to actively analyse and make predictions.

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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Prescriptive ANALYTICS

  • 如图 2.6 所示,它关注的是未来应该发生什么以及当前采取什么步骤来影响其发生——基于描述性和预测性分析、模拟或数学优化的各种判断,主要是建立从多个角度进行决策的诀窍 [41]。
  • 描述性和预测性分析正在处理哪些方面以及何时处理方面,而规范性分析考虑其发生背后的原因(“为什么发生”)[42]。
  • 不断收集数据和信息以追溯事件,为决策者提供提高预测准确性以做出更好选择的机会。
  • 该模型与优化和仿真相关。它的主要目的是通过解开某些事件发生的原因来提高业务绩效。尽管这种分析技术的应用相对复杂[43]。但如果应用得当,它们对组织如何做出判断和决策的影响最大。
  • 透视分析法使用下面提到的两类算法

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|FUTURE OF SUPPLY CHAIN ANALYTICS

管理大量数据和信息并利用从中获得的洞察力的新兴需求正在形成对供应链分析的需求压力。大数据在供应链分析中的优势在多家组织中日益普及,这在提高对分析解决方案的需求以增强整个供应链推动者的可感知性方面发挥着重要作用。
供应链分析中的大数据能够帮助公司、组织或公司做出快速、智能、具有成本效益和更高效的决策。
好处包括:

  • 更好地理解风险:通过识别已知风险,供应链分析能够通过观察和感知供应链周围的趋势和模式来预测即将到来的未来风险。
  • 提高规划的准确性:大数据指导和帮助组织更好地预测未来需求。它评估和分析客户数据以确保准确预测。它提供了一些见解,可帮助许多组织确定哪些产品在效益较差时必须修剪,以及哪些产品有需求。
  • 全方位供应链:组织使用供应链技术来收集客户需求,执行仓库跟踪和监督,并收集用户和客户的响应,以做出明智的判断和决定。
  • 实现可盈利的投资回报:通过更好地了解整个供应链中组织中的数据,组织可以进行更明智的投资并获得更高的回报 [51]。
    人工智能被视为供应链分析的下一步。它具有处理大量数据和信息(结构化和非结构化)并提供实时洞察力的能力[52]。除了数据保留和流程自动化之外,具有一个我具有像人类一样思考、思考、推理、合理化、学习和改进的潜力。

区块链技术的进步以及人工智能 [53] 的集成为组织提供了主动分析和做出预测的能力。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
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供应链管理是对货物和服务流动的管理,包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动,以使客户价值最大化,并在市场上获得竞争优势。

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  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|DesCRIPTIVE ANALYTICS

  • The primary stage of analytics in any decision-making scenario is descriptive analytics [33]. It provides solutions and explanations to the question of “What has happened” and apprehends and recapitulates the source data to a human-understandable format.
  • It engages with particulars of what took place in the past, what is happening currently, and why, illustrated in Figure 2.4. Also, it provides a clear and universal source of details throughout the supply chain. Descriptive Analytics identifies the possibilities and opportunities in the Supply Chain.
  • They are beneficial to exemplify the overall stock, the average amount consumed per user, and changes in sales per year. Some examples are intimation that furnishes information regarding past actions about the organisation’s manufacturing and presentation, economics and finances, operation and sales, and end-users.
  • Techniques and approaches such as Regression, Modelling and Visualisation, and OLAP (online analytical processing) are used in descriptive analytics
  • Descriptive Analytics functions can be divided into five categories:
  • Determining organisation goals and metrics: Performance is evaluated with respect to the goals and that makes determining the critical metrics very important. Enhancing the returns, lowering the expenses, increasing efficiency are some of the common goals.
  • Identification of the required data: There exist several sources from which the data can be extracted, such as desktops, warehouses, manual records. Understanding the requirements ensures proper planning to acquire the data and accurate extraction of the data [34].
  • Data Extraction and Preparation: This step although consumes the maximum quantity of time duration is essential to ensure high precision. Removal of duplicate entries, transforming data to a standard format, and cleansing are a few steps involved in data preparation.
  • Data Analysis and Processing: With the intention of identifying patterns and calculating performances, analysis models are created. Performance is evaluated for the initially mentioned goal by comparing it with past results [35]. R Programming and Python, open-source tools, are used to perform analysis.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Predictive ANALYTICS

  • Predictive Analytics as shown in Figure $2.5$ engages with the possibilities of what could happen. It strives to make accurate predictions about the future and explore the reasons. It assists an enterprise in understanding the probable results in the future and its implications on the business [36].
  • It can be applied during the business, from speculating the user behaviour and understanding designs to recognise inclinations in marketing and sales [37].
  • Quantitative and qualitative methodologies are both used to process and analyse the past and present data to make predictions. Its goal is to project what is the possibility of events occurring in the future and the reason behind its occurrence [38].
  • Predictive Analytics is associated with some techniques [39] and algorithms such as:
  1. some methods used for estimating the sales in the supply chain are Advanced Forecasting and Time-series method
  2. K-NN (Nearest Neighbour), Naive Bayes (NB), Discriminant Analysis are known Statistical algorithms being used for prediction
  3. for the hierarchical consecutive structure, Random Forests and Decision trees are used
  4. Identical or similar items in the humongous gathered data are grouped together accordingly using Clustering algorithms and Pattern-mining algorithms
  • Understanding predictive analysis by developing a predictive model using regression analysis [40].
  • Characterising the functioning of a random variable using a cluster of data mining or modelling approach with one or more numeric variables is known as regression.
  • The straight-line technique, linear regression, is used to determine the relationship between the predictor and response variable.
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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|DesCRIPTIVE ANALYTICS

  • 在任何决策场景中,分析的主要阶段都是描述性分析 [33]。它为“发生了什么”的问题提供了解决方案和解释,并将源数据理解并概括为人类可以理解的格式。
  • 它涉及过去发生的事情、当前发生的事情以及为什么发生的细节,如图 2.4 所示。此外,它还为整个供应链提供了清晰且通用的详细信息来源。描述性分析识别供应链中的可能性和机会。
  • 它们有助于举例说明总体库存、每位用户的平均消费量以及每年的销售额变化。一些例子是提供有关组织的制造和展示、经济和财务、运营和销售以及最终用户的过去行动的信息的暗示。
  • 描述性分析中使用回归、建模和可视化以及 OLAP(在线分析处理)等技术和方法
  • 描述性分析功能可分为五类:
  • 确定组织目标和指标:根据目标评估绩效,这使得确定关键指标非常重要。提高回报、降低费用、提高效率是一些共同目标。
  • 所需数据的识别:可以从中提取数据的来源有多种,例如桌面、仓库、人工记录。了解需求可确保正确规划以获取数据并准确提取数据 [34]。
  • 数据提取和准备:这一步虽然消耗了最大的持续时间,但对于确保高精度是必不可少的。删除重复条目、将数据转换为标准格式和清理是数据准备中涉及的几个步骤。
  • 数据分析和处理:为了识别模式和计算性能,创建分析模型。通过将其与过去的结果进行比较来评估最初提到的目标的性能[35]。R Programming 和 Python 是开源工具,用于执行分析。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Predictive ANALYTICS

  • 预测分析如图2.5参与可能发生的事情的可能性。它努力对未来做出准确的预测并探索原因。它帮助企业了解未来可能的结果及其对业务的影响[3​​6]。
  • 它可以在业务中应用,从推测用户行为和理解设计到识别营销和销售的倾向 [37]。
  • 定量和定性方法都用于处理和分析过去和现在的数据以做出预测。它的目标是预测未来发生事件的可能性及其发生背后的原因[38]。
  • 预测分析与一些技术 [39] 和算法相关联,例如:
  1. 用于估计供应链中销售额的一些方法是高级预测和时间序列方法
  2. K-NN(最近邻)、朴素贝叶斯(NB)、判别分析是已知的用于预测的统计算法
  3. 对于分层连续结构,使用随机森林和决策树
  4. 使用聚类算法和模式挖掘算法将大量收集的数据中相同或相似的项目相应地分组在一起
  • 通过使用回归分析开发预测模型来理解预测分析 [40]。
  • 使用一组数据挖掘或建模方法与一个或多个数值变量来表征随机变量的功能称为回归。
  • 直线技术,线性回归,用于确定预测变量和响应变量之间的关系。
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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|JNB330

如果你也在 怎样代写供应链管理supply chain management这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

供应链管理是对货物和服务流动的管理,包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动,以使客户价值最大化,并在市场上获得竞争优势。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写供应链管理supply chain management方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写供应链管理supply chain management代写方面经验极为丰富,各种代写供应链管理supply chain management相关的作业也就用不着说。

我们提供的供应链管理supply chain management及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|INTRODUCTION to Supply Chain ANALYTICS TECHNOLOGY

It exhibits the potentiality to take information-based judgements, with the grounds of the outline and overview obtained of the vast information, with the help of visual tools such as charts, diagrams, graphs, tables, and more. Supply chains produce enormous quantities of information. It provides assistance by discovering patterns and providing insights. Supply Chain Analytics enhances the process of making decisions for all tasks by making use of the data and quantitative and analytical methods [12].

Supply Chain Analytics lays down the foundation for businesses to accomplish the desired challenging growth, improve their profits, and increase their market shares by exploiting the derived insights from the gathered data.

Businesses, Organisations, Companies dealing with enormous amounts of data require Supply Chain Analytics to assist them in making faster, smarter, and more efficient decisions [13]. With Supply Chain Analytics, organisations can improve their forecasting, identify their drawbacks and inefficiencies, react better to user’s requirements and needs, drive innovation, and follow innovative ideas.
Supply Chain Analytics is required to:

  • execute the precise solutions to specifically analyse, predict. and interpret data big
  • identify the risk indicators
  • responding in a punctual manner to the insights obtained
    It is also known to be the fundamental foundation for involving cognitive technologies like artificial intelligence (AI). Cognitive technologies like humans perform understanding, reasoning, learning, and interacting but at aggressive speed and capacity. Such advancement with the supply chain has turned over a new leaf for the optimisation of big data [14].

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|OPPORTUNITIES FOR SUPPLY CHAIN ANALYTICS

With analytics, Supply Chain performs with high targets to enhance in several aspects, including user requirement prediction, Supply Chain assessment, the overall efficiency of Supply Chain, time taken to react, risk assessment.

  • Enhancing predictions of user requirement: Understanding customer and user requirements plays a very vital role. Meeting the user’s requirements with the precise product and to the precise user at the precise time and place is key to earning and perpetuating customer satisfaction and loyalty.
  • Enhancing efficiency: Incorporating analytics to approximately calculate and make decisions that are cost-efficient enhances the efficiency all-round the supply chain [18]. Reduction of cost and spend analytics has persistently been the top priority in Supply Chain.
  • Refining Assessment of Risk in the Supply Chain: Better prediction and assessment of risk and its possible impact by evaluating an enormous amount of historical data and risk mapping techniques using predictive analysis to reduce the impact are highly essential.
  • Upgrading traceability: For improved tracking of products from production to retail, enhancing traceability is essential. Upgraded tracking abilities provide much better control over several supply chain processes. The primary purpose is to guarantee a better flow of products.
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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|INTRODUCTION to Supply Chain ANALYTICS TECHNOLOGY

它展示了基于信息的判断的潜力,借助图表、图表、图表、表格等可视化工具,获得大量信息的大纲和概述。供应链产生大量信息。它通过发现模式和提供见解来提供帮助。供应链分析通过利用数据以及定量和分析方法来增强所有任务的决策过程 [12]。

供应链分析通过利用从收集的数据中获得的洞察力,为企业实现预期的挑战性增长、提高利润和增加市场份额奠定了基础。

处理大量数据的企业、组织和公司需要供应链分析来帮助他们做出更快、更智能和更有效的决策 [13]。借助供应链分析,组织可以改进预测、识别缺陷和效率低下、更好地响应用户的要求和需求、推动创新并遵循创新理念。
供应链分析需要:

  • 执行精确的解决方案来具体分析、预测。并解释大数据
  • 识别风险指标
  • 及时回应所获得的见解
    它也被认为是涉及人工智能 (AI) 等认知技术的基本基础。像人类这样的认知技术执行理解、推理、学习和交互,但速度和容量都非常大。供应链的这种进步为大数据的优化翻开了新的一页[14]。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|OPPORTUNITIES FOR SUPPLY CHAIN ANALYTICS

通过分析,供应链在用户需求预测、供应链评估、供应链的整体效率、反应时间、风险评估等多个方面执行高目标以增强。

  • 增强对用户需求的预测:了解客户和用户需求起着非常重要的作用。以精准的产品满足用户的需求,在精准的时间和地点满足精准的用户需求,是赢得并保持客户满意度和忠诚度的关键。
  • 提高效率:结合分析来近似计算并做出具有成本效益的决策,可以提高整个供应链的效率 [18]。降低成本和支出分析一直是供应链的首要任务。
  • 完善供应链中的风险评估:通过评估大量历史数据和风险映射技术,使用预测分析降低影响,更好地预测和评估风险及其可能的影响是非常重要的。
  • 升级可追溯性:为了改进从生产到零售的产品跟踪,增强可追溯性至关重要。升级后的跟踪能力可以更好地控制多个供应链流程。主要目的是保证更好的产品流通。
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|ASCl2022

如果你也在 怎样代写供应链管理supply chain management这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

供应链管理是对货物和服务流动的管理,包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动,以使客户价值最大化,并在市场上获得竞争优势。

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我们提供的供应链管理supply chain management及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Operations Strategy development

Operations Management decisions must be coherent with the corporate’s strategic choices. “Strategy is the direction and the scope of an organization over the long term: ideally, which matches its resources to its changing environment, and, in particular, its markets, customers or clients, so as to meet stakeholder expectations.” (Johnson et al., 2005) The process of strategic formulation, generally, but not exclusively, follows a top-down path and develops along three levels – corporate, business, and function in a manifestation of increasingly specific goals.

  • At the corporate level, the long-term goals and guidelines are developed for the entire organization, deriving from the company’s vision (what we want to become) and the mission (why we exist).
  • At the business level, distinct plans are developed for each Strategic Business Unit (SBU), in order to define the elements at the basis of the creation of competitive advantage, for the products and services offered to specific markets, or for each business area defined at the corporate level.
  • At the function level, long-term plans are drawn up to assign to the functions Operations, Marketing, Finance, etc. – or to any other organizational structure that is chosen (by division, project, etc.), such that they can sustain the creation of competitive advantage, defined at the corporate or business level.

The hierarchical approach described, despite being guided by top-down indications, imposes two-way interaction, such that the function-level choices can contribute to the definition of business-level goals and so forth, in a bottom-up process. The decision-making weight of the choices coming “from the bottom” can be decisive, as argued by emergent strategies theories (Mintzberg and Waters, 1995), according to which the implementation of a strategy, rather than being based on a long-term hierarchical planning structure, can emerge from daily operational experience.

Therefore, Operations Strategy is located on the third level of the sequence described, and like other functional strategies, such as Marketing, Sales, and so on, is implemented through the preparation of the governance model (through the formulation of policies and plans) of decisions and strategic actions aimed at defining the role, objectives, and activities of operations in the long-term (Slack et al., 2016; Jacobs and Chase, 2018).

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Order qualifier and order winner

From the resource-based perspective, the accumulation of skills and core competences of a company’s operations system in the long term will lead to successful performance, appropriately oriented towards the target markets; while in the market-driven perspective, operations must constantly adjust their strategy and management as a function of the needs expressed by the market. With the goal of satisfying customers’ requests, it is thus necessary for the Operations System to identify and select the key elements and performance levels on which to invest, aligning with – or better, anticipating – the expectations of the target customers. The competitive factors and performance goals can be divided into two categories, defined as order qualifier and order winner (Hill, 2005). A third category is added, defined as secondary or less important factors, that do not directly or significantly impact the possibility to beat out the competition and convince the customer to buy (Figure 1.4).
Order qualifier
The first category consists of all of the characteristics and performance profiles for which clients take into consideration the offer of a company’s products and services, on the same level as those of other competitors. These are factors and levels of performance, sometimes defined as “points of parity,” in the absence of which (or below which) a company loses any possibility to compete successfully. In fact, potential customers consider these factors to be indispensable, as “givens”, a necessary condition in order to take the company’s offer into consideration, although not sufficient to convince them to buy.
Order winner
The second category, often defined as “points of difference,” are the specific factors and elements of performance for which a given company, among the others with which it competes, acquires the customer’s trust and ultimately wins the order. These are factors that contribute directly and significantly to creating a successful business.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|ASCl2022

供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Operations Strategy development

运营管理决策必须与公司的战略选择保持一致。“战略是组织长期的方向和范围:理想情况下,将其资源与其不断变化的环境相匹配,特别是其市场、客户或客户,以满足利益相关者的期望。” (Johnson et al., 2005) 战略制定的过程,一般但不限于,遵循自上而下的路径,并沿着三个层次发展——公司、业务和职能,以体现越来越具体的目标。

  • 在公司层面,为整个组织制定长期目标和指导方针,源于公司的愿景(我们想成为什么)和使命(我们为什么存在)。
  • 在业务层面,为每个战略业务单元 (SBU) 制定不同的计划,以便在创造竞争优势的基础上定义要素,为特定市场提供的产品和服务,或定义的每个业务领域在企业层面。
  • 在职能层面,制定长期计划以分配给运营、营销、财务等职能,或分配给任何其他选择的组织结构(按部门、项目等),以便它们能够维持在公司或业务层面定义的竞争优势的创造。

所描述的分层方法尽管受到自上而下指示的指导,但强制双向交互,使得功能级别的选择可以在自下而上的过程中有助于业务级别目标的定义等。正如紧急战略理论(Mintzberg 和 Waters,1995 年)所论证的那样,“来自底层”的选择的决策权重可能是决定性的,根据该理论,战略的实施,而不是基于长期分层规划结构,可以从日常运营经验中浮现出来。

因此,运营战略位于所描述的序列的第三层,与其他职能战略,如市场营销、销售等,是通过制定治理模型(通过制定政策和计划)来实施的。旨在确定长期运营的角色、目标和活动的决策和战略行动(Slack 等,2016;Jacobs 和 Chase,2018)。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Order qualifier and order winner

从资源基础上看,公司运营系统的技能和核心能力的长期积累,将带来成功的业绩,适当地面向目标市场;而从市场驱动的角度来看,运营必须根据市场所表达的需求不断调整其战略和管理。因此,为了满足客户的要求,运营系统有必要识别和选择投资的关键要素和绩效水平,与目标客户的期望保持一致,或者更好地预测。竞争因素和绩效目标可以分为两类,定义为订单合格者和订单获胜者(Hill,2005)。增加了第三类,定义为次要或不太重要的因素,
订单限定符
第一类包括客户考虑公司产品和服务的所有特征和性能概况,与其他竞争对手的产品和服务处于同一水平。这些是绩效的因素和水平,有时被定义为“均等点”,如果没有(或低于),公司将失去任何成功竞争的可能性。事实上,潜在客户认为这些因素是必不可少的,作为“给定的”,是考虑公司报价的必要条件,尽管不足以说服他们购买。
订单赢家
第二类,通常被定义为“差异点”,是特定公司以及与之竞争的其他公司获得客户信任并最终赢得订单的特定因素和绩效要素。这些因素直接和显着有助于创建成功的业务。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|The new paradigm of the Circular Economy

The need to provide clear answers to the dilemma linked to the trade-off between population growth and people’s aspirations to prosper, and the requirement to reduce the pressure on the environment and preserve the planet’s resources, defined as absolute coupling at both the macro-level (in the drafting of consistent policies) and the microlevel (influencing the conduct of companies and supply chains) has led to the development of the approach known as the Circular Economy (Ellen MacArthur Foundation, 2012; 2013).

This approach sets forth the need to base the development of an economy and its industrial system on the reuse of products and raw materials, and to the extent possible, the need to replenish natural resources. The Circular Economy is essentially based on the possibility of intentionally contemplating an industrial and economic system in which all waste streams and emissions can be a source of value creation, limiting environmental impact and moving towards the search for forms of decoupling that allow for sustainable development and the restorative capacity of natural resources.
As shown in Figure 1.2, the traditional development of an industrial cycle, shown in the center of the diagram, proceeds according to a linear logic that starts with the extraction of raw materials and moves towards production, consumption, and the destruction of value though waste disposal. On the contrary, sustainable development must be based on circular cycles, shown along the sides, which differ due to the nature of the reusable materials and products involved – that is, the biological and technical nutrients, respectively; the former are non-toxic and can be composted, hence guaranteeing the restorative capacity of natural resources, and the latter must be designed to have multiple life cycles from a cradle-to-cradle perspective, achieved through their reuse with the aim of minimizing the impact on environmental resources.

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Sustainability and operations management

Operations Management choices must therefore be adopted from the binding perspective of Sustainability. Too often, the goals of efficiency and business are placed ahead of those of environmental and social sustainability.

With the goal of providing a synthetic presentation of how sustainability goals cut across decisions regarding Operations and Supply Chain Management, we refer here to the seminal work of Corbett (2009), which puts forward an effective approach for outlining the areas of possible interaction between the business processes developed during the lifetime of a product and their implications in terms of sustainability. For our purposes, the original model has been modified and integrated with the goal of emphasizing the link between the stages of the Life Cycle of the product and the players along an ideal supply chain involved in their management. As illustrated in Figure 1.3, and as will be stated in the next paragraphs, the goals assigned to the departments and company managers of the different phases of a product life cycle must necessarily derive from broader strategic goals, typically linked to positioning choices of the focal company that governs the supply chain, and shared, although through mediation processes, with other players. The consistency between higher-ranking corporate goals and sub-goals pursued on a functional level or in a sub-set of the supply chain must emerge in the medium to long-term, guaranteeing strategic alignment (also defined as strategic fit), and a focus on defined priorities.

The central part of the diagram compares, on the one hand, the three components of sustainability, previously summarized in the Triple Bottom Line concept and on the other hand, the typical phases along which the product life cycle is developed, according to the cradle-to-cradle approach, assuming a Circular Economy Perspective. This perspective is based on the development of products and processes designed so as to generate (or save) value in several life cycles through the reuse of their parts (or at least some of them) at the end of their lifetime.

In order to integrate Corbett’s proposal (2009) based on product life cycle with the need to highlight all the main players in the supply chain and accountable for its management, the Figure also illustrates the sequence of internal and external players and departments involved in each stage of the product lifecycle. In this regard, the main phases can be summarized as follows.

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供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|The new paradigm of the Circular Economy

需要为在人口增长和人们追求繁荣的愿望之间权衡取舍的困境提供明确的答案,以及减少环境压力和保护地球资源的要求,定义为宏观层面的绝对耦合(起草一致的政策)和微观层面(影响公司和供应链的行为)导致了被称为循环经济的方法的发展(艾伦麦克阿瑟基金会,2012;2013)。

这种方法提出了将经济及其工业体系的发展建立在产品和原材料的再利用基础上的必要性,并在可能的范围内提出了补充自然资源的必要性。循环经自然资源的恢复能力。
如图 1.2 所示,图中央显示的传统工业循环的发展按照线性逻辑进行,从原材料的提取开始,向生产、消费和废物价值破坏的方向发展。处理。相反,可持续发展必须建立在循环循环的基础上,从侧面显示,这取决于所涉及的可重复使用材料和产品的性质——即分别是生物和技术营养素;前者是无毒的,可以堆肥,从而保证自然资源的恢复能力,而后者必须从摇篮到摇篮的角度设计为具有多个生命周期,通过重复使用来实现,目的是尽量减少对环境资源的影响。

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因此,必须从具有约束力的可持续性角度来选择运营管理。效率和业务目标常常被置于环境和社会可持续性目标之前。

为了综合介绍可持续发展目标如何跨越运营和供应链管理的决策,我们在此参考 Corbett (2009) 的开创性工作,它提出了一种有效的方法来概述在产品生命周期内开发的业务流程及其对可持续性的影响。出于我们的目的,原始模型已经过修改和整合,目的是强调产品生命周期的各个阶段与参与其管理的理想供应链中的参与者之间的联系。如图 1.3 所示,并将在接下来的段落中说明,分配给产品生命周期不同阶段的部门和公司经理的目标必须源自更广泛的战略目标,通常与管理供应链的核心公司的定位选择相关,并通过调解过程与其他玩家。在功能层面或供应链子集中追求的更高级别公司目标和子目标之间的一致性必须在中长期出现,保证战略一致性(也定义为战略契合),以及专注于确定的优先事项。

图表的中心部分一方面比较了可持续性的三个组成部分,之前在三重底线概念中进行了总结,另一方面比较了产品生命周期发展的典型阶段,根据摇篮-从循环经济的角度来看,从摇篮到摇篮的方法。这种观点基于产品和流程的开发,旨在通过在其生命周期结束时重复使用其部件(或至少其中一些)在多个生命周期中产生(或保存)价值。

为了将 Corbett 的基于产品生命周期的建议(2009 年)与突出供应链中所有主要参与者并对其管理负责的需要相结合,该图还说明了每个阶段所涉及的内部和外部参与者和部门的顺序的产品生命周期。在这方面,主要阶段可以总结如下。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

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供应链管理是对货物和服务流动的管理,包括将原材料转化为最终产品的所有过程。它涉及积极精简企业的供应方活动,以使客户价值最大化,并在市场上获得竞争优势。

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经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|The scope of this book

With the goal of correctly framing the issues treated below, it seems appropriate to provide some initial remarks allowing us to define the perimeter of analysis of this book (Grando et al., 2007).

Each organization has an Operations function, because each business produces goods and/or services through processes, consuming resources to produce its outputs. In reality, operations exist within each company function. Creating a marketing campaign requires operations activities to select, coordinate, and manage media partners, prepare appropriate means of communication, conduct promotional activities, etc. Likewise, starting a selection of personnel entails performing operational activities linked to processes of receipt of resumes, their selection, preparation of interview calendars, etc.; just as closing a loan agreement with a bank or with outside lenders will require conducting operations. It is therefore useful to distinguish between Operations as an activity and Operations as a function, and their different meaning.

  • “Operations as an activity means the management of the process within any of the organization’s functions.
  • Operations as a function means the part of the organization which produces the products and the services for the organization’s external customers” (Slack et al., 2007, p. 15).

Below we will focus in particular on the second meaning, that is, the “business function that plans, organizes, coordinates, and controls the resources needed to produce a company’s goods and services” (Reid and Sanders, 2005, p. 3).

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|The sustainability imperative

To speak of sustainability, even from the specific perspective of Operations and Supply Chain Management that are the subject of this book, means confronting the question of how to pursue the objectives of the present – whether they are those of a com-pany, an institution or a broader socio-economic system – while ensuring that adequate standards of development are also guaranteed in the future.

The subject of Sustainability is therefore intrinsically connected to a vision of the future that postulates intergenerational equity. The socio-economic context in which future generations will live and companies and institutions will operate, will largely be the result of the decisions made today, and in particular, of the actions to be taken due to these decisions. Recognizing this great responsibility, it therefore seems appropriate to rethink management choices, placing attention on a more extensive, complex, objective function than the one that traditionally characterizes company operations, often summarized in the objective of value creation for shareholders. This involves devising decision-making processes based on the values of responsibility, ethics, and sustainability, within a timeframe that is consistent with the ability of the system to generate and regenerate adequate resources for sustaining its development. The development of awareness in this important field has mainly led to the different origins of the concepts of Sustainable Development, which for the most part refers to environmental impact and attention to the ecosystem, and Corporate Social Responsibility (CSR), which concerns guidelines on social matters for business managers. The two tendencies, however, have found elements of convergence and integration over time, in the sense that CSR is becoming an important tool that public actors and companies can use to pursue sustainable development objectives.

The most widespread definition of Sustainable Development is, in fact, the one that refers to the possibility of promoting development by looking not only at current needs, but also future ones. More precisely, Sustainable Development is defined as: “development that meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs” (Brundtland, 1987, p. 54).

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供应链管理代考

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为了正确界定下面处理的问题,提供一些初步评论似乎是合适的,以便我们定义本书的分析范围(Grando et al., 2007)。

每个组织都有一个运营职能,因为每个企业都通过流程生产商品和/或服务,消耗资源来产生其输出。实际上,每个公司职能部门都存在运营。创建营销活动需要运营活动来选择、协调和管理媒体合作伙伴,准备适当的沟通方式,开展促销活动等。同样,开始人员选择需要执行与接收简历流程相关的运营活动,他们的选择、准备面试日历等;就像与银行或外部贷方达成贷款协议一样,需要开展业务。因此,区分作为活动的操作和作为功能的操作以及它们的不同含义是很有用的。

  • “作为一项活动的运营意味着在组织的任何职能范围内对流程进行管理。
  • 运营作为一项职能是指组织中为组织的外部客户生产产品和服务的部分”(Slack 等,2007,第 15 页)。

下面我们将特别关注第二个含义,即“计划、组织、协调和控制生产公司商品和服务所需资源的业务功能”(Reid 和 Sanders,2005,第 3 页)。

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|The sustainability imperative

谈到可持续性,即使从作为本书主题的运营和供应链管理的具体角度来看,也意味着要面对如何追求当前目标的问题——无论是公司的目标,还是机构的目标或更广泛的社会经济体系——同时确保未来也能保证适当的发展标准。

因此,可持续性主题与假设代际公平的未来愿景有着内在联系。子孙后代将生活以及公司和机构将在其中运作的社会经济环境在很大程度上将取决于今天做出的决定,特别是由于这些决定而需要采取的行动。认识到这一重大责任,因此重新考虑管理选择似乎是合适的,将注意力放在比传统上表征公司运营的更广泛、更复杂的目标功能上,通常概括为为股东创造价值的目标。这涉及根据责任、道德和可持续性的价值观设计决策过程,在与系统产生和再生足够资源以维持其发展的能力相一致的时间范围内。这一重要领域意识的发展主要导致了可持续发展概念的不同起源,其中大部分是指对环境的影响和对生态系统的关注,以及企业社会责任(CSR),它涉及社会的指导方针。业务经理的问题。然而,随着时间的推移,这两种趋势已经找到了融合和整合的要素,因为企业社会责任正在成为公共行为者和公司可以用来追求可持续发展目标的重要工具。这一重要领域意识的发展主要导致了可持续发展概念的不同起源,其中大部分是指对环境的影响和对生态系统的关注,以及企业社会责任(CSR),它涉及社会的指导方针。业务经理的问题。然而,随着时间的推移,这两种趋势已经找到了融合和整合的要素,因为企业社会责任正在成为公共行为者和公司可以用来追求可持续发展目标的重要工具。这一重要领域意识的发展主要导致了可持续发展概念的不同起源,其中大部分是指对环境的影响和对生态系统的关注,以及企业社会责任(CSR),它涉及社会的指导方针。业务经理的问题。然而,随着时间的推移,这两种趋势已经找到了融合和整合的要素,因为企业社会责任正在成为公共行为者和公司可以用来追求可持续发展目标的重要工具。

事实上,可持续发展最广泛的定义是指通过不仅关注当前需求,而且关注未来需求来促进发展的可能性。更准确地说,可持续发展被定义为:“在不损害后代满足其自身需求的能力的情况下满足当前需求的发展”(Brundtland,1987,第 54 页)。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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