经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|ASCl2022
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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Research Methodology
To formulate a hierarchical list of barriers, we have applied the BWM, aligning with the objective of this study, and we have consulted five stakeholders, having 10-15 years of experience to give their inputs. BWM has helped us in generating weights of these barriers using only two vectors which makes this method more relevant in comparison to other MCDM techniques. Our technique only requires ‘best-to-others’ and ‘others-to-best’ vectors, thereby reducing the complexity and decision-making time. Let the chosen challenge sets be $\mathrm{SV}=\left{\mathrm{SV}1, \mathrm{SV}_2, \ldots, \mathrm{SV}_9\right}$. The BWM model makes decision of prioritizing the challenges after undergoing the following steps: Step 1: Selecting the most and least critical barrier. Initially, the most and least critical barrier are chosen based on the input of each stakeholder. Step 2: Determining the most critical barrier over decision set. This step involves evaluating the most critical barrier based on the pairwise comparison made using scale of 1-9. Formula for calculating ‘best-to-others’ resulting vector is as follows: $$ \mathrm{SV}_B=\left(\mathrm{sV}{B 1}, \ldots, \mathrm{sv}{B 9}\right) $$ where $\mathrm{sv}{B i}$ gives preference to the most critical barrier over ith challenge and $\mathrm{sv}_{B B}=1$.
Step 3: Calculating the preference of the least critical barrier over decision set.
This step utilizes the pairwise comparison to validate the preference of other barrier over the least critical barrier, again using the scale of 1-9.
Formula for calculating “worst-to-others” resulting vector is as follows:
$$
\mathrm{SV}W=\left(\mathrm{sv}{1 W}, \ldots, \mathrm{sv}{9 W}\right)^T $$ where $\mathrm{sv}{W i}$ gives the preference to the least critical barrier over ith challenge and $\mathrm{sv}_{W W}=1$.
Step 4: Calculating the optimum weights of barrier.
This step aims at calculating the optimum weight vector $\left(z_1^, \ldots, z_9^\right)$ of the barrier.
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Data Analysis
The flaws such as corruption, non-uniform transaction record and inefficient database in the existing Indian PDS have paved the way for the emerging technology such as Blockchain. These new age technologies have the potential to change the way we live, work and relate to one another including the operations of PDS (Mishra and Maheshwari, 2021). This section presents the analysis of the data to verify the anticipated framework. Following the BWM steps as mentioned in research methodology section, the barriers have been ranked based on their criticality. Since the BWM needs only a few variables, it becomes easier for the decision makers to choose the criteria for the least critical and the best critical barrier. Table $4.3$ demonstrates the rating of the stakeholder for best-to-others and others-to-best vectors for Intra-Organizational Barriers (B1).
Similarly, the inputs of the stakeholders were taken for other categories of barriers. Problem P2 of Linear Programming is used in Step 4 to determine the weights. The ratio of consistency $\phi^*$ and the ideal weight can be found out by solving P2. The result shows that the consistency is within range for all the challenges. Problem P2 is used to calculate the optimum weights for the challenges. Now after calculation of the average of these weights, these barriers can be appropriately ranked, as shown in Table 4.4.
In this chapter, we aim in calculating the weights of these barriers based on their criticality levels. The challenges with more weight tend to be the ones with higher critical levels and require immediate attention. Based on the ranking done using the BWM technique, it is evident that among the barriers, Variations in standards (B2.3) are ranked first because it has the maximum weightage of $0.1814$. Supply chain readiness (B2.1) is ranked second with the weightage of $0.1880$. It can be observed that the highest weights are for inter-organizational barriers; these occur at the base level when the collaboration between the organizations is lacking. Supply chain management is primarily concerned with managing connections among partners to produce value for stakeholders.
供应链管理代考
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Research Methodology
为了制定障碍的分层列表，我们应用了 BWM，与本研究的目标保持一致，并且我们咨间了五 个利益相关者，他们拥有 10-15 年的经验来提供他们的意见。BWM 帮助我们仅使用两个向量 生成这些障碍的权重，这使得该方法与其他 MCDM 技术相比更具相关性。我们的技术只需要 “best-to-others”和”others-to-best”向量，从而减少了复杂性和决策时间。让选择的挑战集成 经过以下步骙后决定对挑战进行优先排序: 第 1 步：选择最关键和最不关键的障碍。最初，根 据每个利益相关者的输入选择最关键和最不关键的障碍。第 2 步：确定决策集上最关键的障 碍。此步骤埗及根据使用 1-9 的比例进行的成对比较来评估最关键的障碍。计算”best-toothers”结果向量的公式如下:
$$
\mathrm{SV}B=(\mathrm{sVB} 1, \ldots, \mathrm{sv} B 9) $$ 在哪里 $s v B i$ 优先考虑最关键的障碍而不是挑战，并且 $s_B{ }{B B}=1$.
第 3 步：计算最小关键障碍对决策集的偏好。
此步骤利用成对比较来验证其他障碍相对于最不重要障碍的偏好，再次使用 1-9 的等级。 计算”worst-to-others”结果向量的公式如下:
$$
\mathrm{SVW}=(\operatorname{sv} 1 W, \ldots, \operatorname{sv} 9 W)^T
$$
在哪里 $s v W i$ 优先考虑最不重要的障碍而不是挑战，并且 $s_{W W}=1$.
第四步：计算障硞物的最佳权重。
经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|Data Analysis
印度现有PDS存在腐败、交易记录不统一、数据库效率低下等缺陷，为区块链等新兴技术铺平了道路。这些新时代技术有可能改变我们生活、工作和相互联系的方式，包括 PDS 的运作（Mishra 和 Maheshwari，2021 年）。本节介绍数据分析以验证预期的框架。按照研究方法部分提到的 BWM 步骤，障碍已根据其重要性进行排名。由于 BWM 只需要几个变量，因此决策者更容易选择最不关键和最佳关键障碍的标准。桌子4.3展示了利益相关者对组织内部障碍 (B1) 的“对他人最好”和“他人对最佳”向量的评级。
同样，利益相关者的意见也被用于其他类别的障碍。线性规划的问题P2在步骤4中用于确定权重。一致性比率φ∗求解P2即可得到理想体重。结果表明，一致性在所有挑战的范围内。问题 P2 用于计算挑战的最佳权重。现在在计算这些权重的平均值之后，就可以对这些障碍进行适当的排序，如表 4.4 所示。
在本章中，我们的目标是根据这些障碍的关键程度来计算这些障碍的权重。权重更大的挑战往往是临界水平更高的挑战，需要立即关注。根据使用 BWM 技术进行的排名，很明显，在障碍中，标准变化 (B2.3) 排名第一，因为它的权重最大0.1814. 供应链准备 (B2.1) 的权重排名第二0.1880. 可以看出，组织间壁垒的权重最高；当组织之间缺乏协作时，这些发生在基层。供应链管理主要关注管理合作伙伴之间的联系，以为利益相关者创造价值。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。
