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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|A BIDIRECTIONAL SUPPLY CHAIN FRAMEWORK

In our current complex and interdependent global economy, it is very rare that a company that exists in isolation can survive in the marketplace. Increasing world population, ever-changing consumer demands, and increasing risks of supply disruptions due to environmental degradation and social instabilities pose challenging problems that require innovative solutions. Therefore, developing a holistic view of sourcing, production, distribution/delivery, and recovery of products is a crucial first step.
To that end, we propose in Figure 7.3, a bidirectional supply chain framework (BSCF), in which, without loss of generality, the perspective of a manufacturer, the “focal company” is taken. Note that the focal company is the closest upstream supplier of a “retailer,” which acts as intermediary between the manufacturer and the consumers and operates in an omnichannel environment (brick and mortar, online, or a mix of both, at varying stages of order fulfillment and pickup). The focal company’s eminent upstream (Tier-1) supplier is the customer of the Tier-2 supplier as the number of upstream suppliers is high, which makes it a “long” supply chain. Regarding this construct, Yang et al. (2009) stated that “as supply chains are extended by outsourcing and stretched by globalization, disruption risks and lack of visibility into the supplier’s status can both worsen.” Shortening the supply chain, if possible, has the advantage of having fewer impacts of double marginalization (i.e., additional mark-ups imposed by the intermediary agents in the supply chain increase the purchase price as seen by the consumers) and the bullwhip effect (i.e., increasing variability in order sizes higher up in the supply chain).

Unlike the conventional supply chain models in which the information flows from the consumers toward the suppliers upstream and the materials (raw supplies, parts, assembled components, finished goods) flow in the opposite direction (downstream), to reflect the alignment opportunities with big data technologies and the sustainability canvas, our proposed framework considers the flow of both information and materials bidirectional. Once the customers give their orders (information moving up the chain), they can track the status of the orders (information moving downstream). Having received the orders (forward logistics), the consumers may be able to return the product to, say, the retailer, or they may return the product at the end of its life for recycling (reverse logistics). Moreover, the bidirectionality in our framework emphasizes the dynamic cocreation of products (goods plus services) and “values” by both consumers and producers (c.f., Sampson 2000, Wilkinson et al. 2009). Zhang et al. (2019) noted that consumer involvement in product design already exists, especially with mass customization.

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

In the last few decades, we have witnessed remarkable changes in supply chains, from restructuring of chain members for coordination to adapting a “value chain” management approach to more responsive and efficient logistics system. Whether operational (short term) or strategic (long term), those required supply chain transformations emanate, in essence, from four main trends in the marketplace: globalization and trade facilitation (e.g., Benton et al. 2016), enhancements in mobile technology awareness of the climate change and sustainability issues surrounding it. This chapter has brought a discussion as to what factors can affect consumers behavior toward purchasing sustainable products, and how can this be captured and reinforced with the increasing use of and generation of big data in supply chains.

In this chapter, the systematic content analysis of articles addressing consumer decisions to purchase products, including sustainable products, focused on five key factors. The factors examined were price, utility function, quality, services, and return policy. Findings indicated that consumers want products that are safe, environmentally friendly, sustainable, and priced within their means. Consumers also expected those involved in manufacturing products throughout the supply chain to uphold global environmental values, to make necessary products available to all, to recognize the importance of engaging in sustainable practices, and to produce quality products. To do this, manufacturers were encouraged to recognize the challenges facing our strained ecosystems, be transparent and communicate product content and manufacturing processes at all levels of the supply chain, and to consider consumers’ needs and concerns. With these findings in mind, a BSCF was proposed that differed from other unidirectional models. The BSCF posits that the flow of both information and material in the supply chain is bidirectional, a continuous interaction. The BSCF also considers the triple bottom line, sustainability, and consumer preferences and needs, creating large data sets. The big data sets that are generated through this framework can be used to assist supply chains in developing effective, sustainable manufacturing processes and understanding consumer decision-making and product needs.

供应链管理代考

经济代写|供应链管理代写supply chain management代考|A双向供应链框架

在我们当前复杂和相互依存的全球经济中，一个孤立存在的公司能够在市场上生存下来是非常罕见的。世界人口不断增加，消费需求不断变化，环境恶化和社会不稳定造成供应中断的风险日益增加，这些都是具有挑战性的问题，需要创新的解决办法。因此，对产品的采购、生产、分销/交付和回收进行全面的审视是至关重要的第一步。为此，我们在图7.3中提出了一个双向供应链框架(BSCF)，在该框架中，在不丧失一般性的情况下，采用了制造商的视角，即“焦点公司”。注意，焦点公司是“零售商”最接近的上游供应商，它充当制造商和消费者之间的中介，并在全渠道环境中运行(实体、在线或两者的混合，在订单履行和提货的不同阶段)。焦点公司最重要的上游(第一级)供应商是第二级供应商的客户，因为上游供应商的数量多，这使其成为一个“长”供应链。对于这一结构，Yang等人(2009)指出，“随着供应链因外包而延长，因全球化而拉长，中断风险和对供应商地位缺乏可见性都可能恶化。”如果可能的话，缩短供应链的优点是减少双重边缘化(即，供应链中中介机构施加的额外加价增加了消费者所看到的购买价格)和牛鞭效应(即，增加了供应链中更高位置订单规模的可变性)的影响

与传统供应链模型不同的是，在传统供应链模型中，信息从消费者流向上游的供应商，而材料(原材料、零部件、组装组件、成品)流向相反的方向(下游)，以反映与大数据技术和可持续发展画布的对齐机会，我们提出的框架考虑了信息流和材料的双向流动。一旦客户发出订单(信息向链上游移动)，他们就可以跟踪订单的状态(信息向下游移动)。收到订单(正向物流)后，消费者可以将产品退回给零售商，或者在产品寿命结束时将产品退回以进行回收(逆向物流)。此外，我们框架中的双向性强调了消费者和生产者对产品(商品加上服务)和“价值”的动态共同创造(c.f.， Sampson 2000, Wilkinson et al. 2009)。Zhang等人(2019)指出，消费者对产品设计的参与已经存在，特别是在大规模定制的情况下

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

在过去的几十年里，我们见证了供应链的显著变化，从重组供应链成员的协调，到适应“价值链”管理方法，以更快速和高效的物流系统。无论是经营性(短期)还是战略性(长期)，这些所需的供应链转型本质上源自市场的四个主要趋势:全球化和贸易便利化(例如，Benton等人，2016年)，移动技术对气候变化及其可持续性问题的认识增强。本章讨论了哪些因素会影响消费者购买可持续产品的行为，以及随着供应链中大数据的日益使用和生成，如何捕捉和加强这一点

在本章中，针对消费者购买产品决策(包括可持续产品)的文章的系统内容分析集中在五个关键因素上。考察的因素有价格、效用功能、质量、服务和退货政策。调查结果表明，消费者希望产品是安全的、环保的、可持续的，并且价格在他们的能力范围内。消费者还希望在整个供应链中参与产品制造的人坚持全球环境价值观，向所有人提供必要的产品，认识到参与可持续实践的重要性，并生产高质量的产品。为了做到这一点，鼓励制造商认识到我们紧张的生态系统面临的挑战，保持透明，在供应链的各个层面沟通产品内容和制造过程，并考虑消费者的需求和关注。考虑到这些发现，提出了一种不同于其他单向模型的BSCF。BSCF假设供应链中的信息流和物料流都是双向的，是一种持续的相互作用。BSCF还考虑了三重底线、可持续性和消费者偏好和需求，创建了大型数据集。通过该框架生成的大数据集可用于协助供应链制定有效的、可持续的制造流程，并了解消费者的决策和产品需求

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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。

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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

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。

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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。

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