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Regret in the Newsvendor Model with Demand and Yield Randomness

后悔 报童模式 极小极大 数学优化 随机性 树篱 利润(经济学) 计算机科学 数学 数理经济学 计量经济学 经济 统计 微观经济学 供应链 法学 政治学 生物 生态学
作者
Zhi Chen,Weijun Xie
出处
期刊:Production and Operations Management [Wiley]
卷期号:30 (11): 4176-4197 被引量:30
标识
DOI:10.1111/poms.13515
摘要

We study the fundamental stochastic newsvendor model that considers both demand and yield randomness. It is usually difficult in practice to describe precisely the joint demand and yield distribution, although partial statistical information and empirical data about this ambiguous distribution are often accessible. We combat the issue of distributional ambiguity by taking a data‐driven distributionally robust optimization approach to hedge against all distributions that are sufficiently close to a uniform and discrete distribution of empirical data, where closeness is measured by the type‐∞ Wasserstein distance. We adopt the minimax regret decision criterion to assess the optimal order quantity that minimizes the worst‐case regret. Several properties about the minimax regret model, including optimality condition, regret bound, and the worst‐case distribution, are presented. The optimal order quantity can be determined via an efficient golden section search. We extend the analysis to the Hurwicz criterion model, which generalizes the popular albeit pessimistic maximin model (maximizing the worst‐case expected profit) and its (less noticeable) more optimistic counterpart—the maximax model (maximizing the best‐case expected profit). Finally, we present numerical comparisons of our data‐driven minimax regret model with data‐driven models based on the Hurwicz criterion and with a minimax regret model based on partial statistical information on moments.
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