Адаптация модели NEWSVENDOR с асимметричными функциями потерь для управления складскими запасами на интернет-маркетплейсах

статья рассматривает проблему распределения товарных остатков на интернетмаркетплейсах в условиях быстро растущей электронной коммерции и неодинаковых издержек профицита и дефицита запасов. Цель исследования – адаптировать модель Newsvendor с асимметричными функциями потерь для построения прогноза спроса, минимизирующего совокупные операционные издержки продавца и повышающего уровень обслуживания в региональных складских кластерах маркетплейса. Исследовательский вопрос заключается в том, как выбор квантиля прогноза с учетом экономических параметров платформы влияет на оптимальный заказ и распределение по складам. Научная новизна состоит в уточнении экономической интерпретации квантиля через соотношение издержек и во включении платформенноспецифических факторов в целевую функцию прогноза. Материалы и методы включают аналитический обзор классических моделей спроса и методов машинного обучения, а также формализацию Newsvendor в терминах кластеров и складов маркетплейса. Предложен подход к выбору уровня квантиля через параметры цены, закупки, хранения и штрафов, дополненный нормированными факторами устойчивости продаж и видимости товара в поисковой выдаче. Для обучения прогноза используется кусочнолинейная асимметричная функция потерь, штрафующая недооценку сильнее или слабее переоценки в зависимости от целевого сервиса. Методологически решение совместно определяет прогноз и политику заказа на уровне кластера. Результаты показывают, что замена симметричных функций ошибок MSE и MAE на асимметричную функцию потерь согласует задачу прогнозирования с задачей оптимизации запасов. Экономическая калибровка квантиля обеспечивает сдвиг оптимального заказа в сторону дефицита для товаров с высокими репутационными рисками и в сторону профицита для крупногабаритных, медленнооборачиваемых товаров. Введенные факторы повышают чувствительность модели к различиям ассортимента и улучшают интерпретируемость уровня обслуживания. Карта соответствий недо и переоценки связывает ошибки прогноза с конкретными видами издержек платформы. Обсуждение указывает на практическую применимость подхода в системах поддержки решений продавцов и маркетплейсов для планирования поставок по кластерам, сокращения сроков доставки и платы за хранение. Ограничения связаны с калибровкой весов факторов, устойчивостью эффектов рекомендательных систем и доступностью данных затрат. Перспективы включают количественную валидацию на журналах продаж, байесовскую оценку неопределенности, расширение к многоэшелонному управлению и совместную оптимизацию перераспределения между складами в динамике.

маркетплейс, модель Newsvendor, асимметричная функция потерь, управление запасами, прогнозирование спроса