Research and Development Projects Upon Real Options View
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the importance of R&D expenditures for SMC (small and medium companies) and for Blue Chips, focusing on the existence of relation between Research and Development (R&D) option value and some variables such as relative probability of innovation, level of capital expenditures, expected innovation rents, expenditures with respect to the implementation of new technologies, proportions of money, proportions of indebtedness, operating cash flows, patents of affiliated companies, numbers of workers, market concentration and the efficiency of work. Empirical analysis also includes R&D projects valuation worksheet based upon the competition duopoly model that we applied to Brazilian Embraer and Canadian Bombardier. Embraer and Bombardier are 3rd and 4th largest suppliers of commercial aircrafts. These are main rival competitors in the segment of small commuter planes. Our main objective was to study changes of R&D projects performance when alterations of environmental factors are simulated. Basically, we observed significant difference between SMCs and Blue Chips. SMC tend to start new R&D projects on their own while Blue Chips buy other companies that already have access to new technologies. Moreover, in the group of small companies, R&D costs are significantly positive, while Blue Chips show opposite results as R&D costs are negative and statistically significant in this group. In addition, R&D projects and patents possessed by investigated companies affect positively R&D projects valuation. Future growth, which forms part of the value of a company, depends on the number of patents pertaining to companies and newly started R&D projects which subsequently will become patents possessed by those companies. DOI: http://dx.doi.org/10.5755/j01.ee.25.3.2737
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».