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Enregistrement W2005499700 · doi:10.1111/j.1745-6622.2001.tb00327.x

REAL OPTIONS: STATE OF THE PRACTICE

2001· article· en· W2005499700 sur OpenAlexaff
Alex Triantis, Adam Borison

Notice bibliographique

RevueJournal of applied corporate finance · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensPricewaterhouseCoopers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)Process (computing)Capital budgetingValue (mathematics)EconomicsFormalityBusinessAccountingFinanceComputer scienceProject appraisal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the mid‐1980s, financial economists began building option‐based models to value corporate investments in real assets, laying the foundation for an extensive academic literature in this area. The 1990s saw several books, numerous conferences, and many articles aimed at corporate practitioners, who began to experiment with these techniques. Now, as we approach the end of 2001, the real options approach to valuing real investments has established a solid, albeit limited, foothold in the corporate world. Based on their recent interviews with 39 individuals from 34 companies in seven different industries, the authors of this article attempt to answer the question, “How is real options being practiced, and what impact is it having in the corporate setting?” The article identifies three main corporate uses of real options—as a strategic way of thinking, an analytical valuation tool, and an organization‐wide process for evaluating, monitoring, and managing capital investments. For example, in some companies, real options is used as an input into an M&A process in which rigorous numerical analysis plays only a small role. In such cases, real options contributes as a qualitative way of thinking, with little formality either in terms of analytical rigor or organizational procedure. In other firms, real options is used in a commodity trading environment where options are clearly specified in contracts and simply need to be valued. In this case, real options functions as an analytical tool, though generally only in specialized areas of the firm and not on an organization‐wide basis. In still other companies, real options is used in a technology or R&D context where the firm's success is driven by identifying and managing potential sources of flexibility. In such cases, real options functions as an organization‐wide process with both a broad conceptual and analytical core. The companies that have shown the greatest interest in real options generally operate in industries where large investments with uncertain returns are commonplace, such as oil and gas, and life sciences. Major applications include the evaluation of exploration and production investments in oil and gas firms, generation plant investments in power firms, R&D portfolios in pharmaceutical and biotech firms, and technology investment portfolios in high‐tech firms. While the approaches to implementation are quite varied, there appears to be a common path to the successful adoption of real options. The key steps of the adoption process are: (1) conducting pilot projects; (2) getting buy‐in from senior‐level and rank‐and‐file managers; (3) codifying real options through expert working groups, specialist training, and customization; and (4) institutionalizing and integrating real options firm‐wide. After citing best practices for each of these four steps, the authors close by predicting that a “network” effect and acceptance by Wall Street will serve as catalysts for more widespread corporate use of real options.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,029
Communication savante0,0140,019
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations162
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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