Estimation of foreign exchange exposure for public-private partnership infrastructure projects
Notice bibliographique
Résumé
Economic foreign exchange (FX) exposure is an important risk factor which affects Public-private partnership (PPP) projects in developing countries.The risk exists because PPP projects typically sell their outputs domestically and generate revenues in local currency, while their financing costs and operating and maintenance costs are often denominated in hard currencies.Traditionally, FX risk is tested through the use of risk factors on revenue and costs or by adopting conservative assumptions in the cash flow.While this method provides a range of the risk value based on scenarios it does not give the potential FX risk exposure.What constitutes minimum and maximum risk values is often defined on the basis of subjective judgments.This research contributes to the solution of this problem with a methodology to quantify annual economic FX exposure in project companies financed under project finance modality.The application of the developed FX index to describe the project feasibility on economic FX exposure is superior as it is an extra tool which is linked to the financial models without the ambiguities to incorporate risk factors in the cash flow.It is a unique mathematical process for dimensioning currency risk on a various set of cash flow positions.A first-order second-moment reliability method based on the Hashofer-Lind reliability index beta is undertaken to reflect the uncertainties of market risks with impact on the cash flow of the PPP project.The FX index is modelled via an expanding dispersion ellipsoid in the original space of random variables.The input variables in the proposed foreign exchange exposure (FEE) model include inflation rates, interest rates and foreign exchange rates.The variables form the ellipsoid of an n-dimensional shape.It reflects not only the effect of the mean values but also the covariances of the random variables influencing a defined investability domain.The computation of the FX index involves eigenvalues and eigenvectors, rotation of the reference frame, and transformed space for the random variables.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».