L’objectif de cet article est d’étudier l’effet du risque de chute du cours d’action sur le coût d’endettement des sociétés françaises cotées. Nos résultats montrent que les chutes du cours d’action augmentent le coût d’endettement, ce qui suggère que les créanciers considèrent ces chutes comme un facteur important du risque de crédit. Cet effet est plus prononcé en présence d’un risque systématique élevé et d’une forte asymétrie d’information. Nous montrons également que l’effet des chutes du cours sur le coût de l’endettement est plus faible dans les entreprises dirigées par leur propriétaire et dans les entreprises familiales.
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Robotic warehouses have transformed logistics, prioritizing speed and efficiency. However, traditional static priority systems often leave low-priority customers facing excessive delays, raising concerns about fairness. This research, based on Invia, a robotic warehouse company, proposes a dynamic priority allocation model to balance efficiency and fairness. By adjusting order priorities over time, this approach ensures that both high-priority and long-waiting low-priority orders receive timely fulfillment. Through stochastic modeling and simulations, we demonstrate that dynamic prioritization reduces delays compared to static and first-come, first-served (FCFS) models. Case studies in e-commerce and healthcare logistics illustrate the broader impact of fairness in automation. As industries increasingly rely on AI-driven decision-making, the balance between efficiency and equity becomes critical. This research challenges the assumption that robotic warehouses should optimize for speed alone and advocates for a future where fairness plays a central role in automated commerce.
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- Logistique et Supply Chain, Transformation Digitale
