Leadership di pensiero nella finanza della catena di fornitura e nella gestione del rischio

Titolo originale:

Thought-leadership in Supply Chain Finance and Risk Management

Contenuto del libro:

Questa monografia contiene sei contributi di grande spessore su vari argomenti legati alla finanza e alla gestione del rischio della supply chain. Il numero è il risultato di una recente (14-16 maggio 2021) miniconferenza su “Supply Chain Finance & Risk Management” organizzata dal Boeing Center for Supply Chain Innovation (BCSCI), Olin Business School, Washington University di St.

In “Quadratic Hedging and Optimization of Option Exercise Policies”, Nicola Secomandi esplora un modello per ottimizzare le politiche di esercizio delle opzioni sotto una qualsiasi misura martingala equivalente e per ancorare la copertura quadratica al valore risultante della politica. In “Operations Revenue Insurance”, Paolo Guiotto, Andrea Roncoroni e Roméo Tédongap propongono un nuovo quadro di riferimento per la progettazione ottimale di uno strumento finanziario di copertura del rischio non reclamabile insito nei ricavi commerciali e operativi. In “Crowdfunding Adoption in the Presence of Word-of-Mouth Communication”, Fasheng Xu, Xiaomeng Guo, Guang Xiao e Fuqiang Zhang analizzano la scelta ottimale di finanziamento di un'impresa quando lancia un prodotto sul mercato con la comunicazione del passaparola.

In “Data Sharing in Innovations”, Zhi Chen e Jussi Keppo discutono di come il successo dei prodotti data-driven dipenda dall'accesso ai big data da parte delle aziende e delle sfide legate alla raccolta e alla condivisione dei dati nelle innovazioni, utilizzando come esempio il settore dei veicoli autonomi. In “Coordination Problems in Platform Markets Under Uncertainty”, Hamed Ghoddusi presenta un problema di coordinamento dinamico in condizioni di incertezza, comune nei mercati delle piattaforme, e fornisce nuovi spunti di riflessione su questo problema tra due parti di una piattaforma in condizioni di incertezza.

In “Value Games”, Matthew J. Sobel mostra che le intuizioni e gli algoritmi basati su giochi sequenziali con un criterio di profitto e un rischio di fallimento trascurabile possono essere adattati per massimizzare il valore.