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Enregistrement W2154596060 · doi:10.5430/afr.v4n2p99

A Probabilistic Capital Budgeting Model for New Product Development under Stage-Gate Process

2015· article· en· W2154596060 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Mehdi Moftakhari Sharifzadeh, Azi Sharif

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital budgetingNew product developmentMonte Carlo methodComputer scienceNotional amountProbabilistic logicProcess (computing)Operations researchCash flowRandomnessProduct (mathematics)EconomicsActuarial scienceOperations managementFinanceEngineeringMathematicsManagementProject appraisalStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stage-gate model for new product development (NPD) and for any research and development (R&D) project consists of a series of stages and gates; each stage is a set of research activities and gates are milestones at which decisions are made based on predetermined criteria. In this paper we developed a capital budgeting model for a typical 5-stage, 5-gate process to be used for appraising commercial viability of the NPD at Stage 2 which will serve as one of the decision making criterion at Gate 3. Because in an NPD project, completion costs (capital investments), completion times, and future cash flows are uncertain, we developed the Pert-Beta probability distribution to encounter for the randomness of these variables. Furthermore, we suggested the model can be applied to real case NPD projects with the Monte Carlo Simulation approach. We then verified the workability of the model by applying it to a notional NPD project and demonstrated that all decision variables reach steady state in the Monte Carlo Simulation calculations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
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