A Multi-stages Decision Approach for Managerial Flexibility of Energy R&D Project under Fuzzy Environment
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, many countries and firms seek the new and renewable energy to cope with the impending global environmental crisis, such as depletion of fossil-based energy, climate change to control emissions of greenhouse gases. This paper aims to take the perspective of the firm, which undertakes the energy R\&D project to maximize profits implying minimization of total cost as well. Incorporating technical and market risks into energy R\&D project is crucial, in that the managers often face the rapidly changing environment full of uncertainties. The firms should incorporate managerial flexibility into energy R\&D project decision not only reducing uncertain risks, but also increasing potential market payoff. This research considers a multi-stages decision model in which real-option-based analysis is applied for energy R\&D project under fuzzy environment. Specifically, the market payoff is obtained when the new and renewable energy product is commercialized to market, while energy R\&D investment costs are exhausted gradually. Furthermore, the uncertain development performance and market information are described as fuzzy variables by credibility theory. Instead of the traditional real option pricing methods, the dynamic programming methodology that captures the uncertain product development performance and final market return is developed to more effectively characterize the managerial flexibility. This method can reflect the multi-stages nature of R\&D programme, while helping decision-makers take the optimal investment decision and capture future market opportunities of energy products.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».