ENTERPRISE RISK MANAGEMENT: THE CASE OF UNITED GRAIN GROWERS
Notice bibliographique
Résumé
Enterprise risk management (ERM) refers to the identification, quantification, and management of all of a company's risks within a unified framework. This approach is much more comprehensive than traditional risk management practice, where different types of risk are managed by different people using different tools. The authors evaluate the advantages and disadvantages of ERM and then describe how United Grain Growers (UGG), a major farm service provider in Western Canada, established such an approach. Extensive risk identification and measurement indicated that the volatility of UGG's earnings was driven to a large extent by changes in the volume of its grain shipments, which in turn were principally due to variation in weather. After first considering the use of weather derivatives to hedge the risk, the company ended up purchasing an insurance contract, bundled with its traditional insurance coverage, that pays UGG if its grain volume is unexpectedly low. The potential for moral hazard that can make insurance an expensive proposition was limited by basing payoffs on industry grain shipments rather than the company's shipments. The bundled approach served to expand and integrate UGG's insurance coverage, while eliminating redundant coverage. Besides economizing on insurance costs, another valuable aspect of enterprise risk management is as a source of information about the operations of the firm. By providing managers with a better understanding of their business and events that can undermine the firm's strategic objectives, ERM can lead to better operating decisions as well as a more efficient approach to risk retention and risk transfer.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».