Forecasting the development of leasing market (on the example of Ukraine)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the study consists in the investigation of the leasing market and determining the prospects of its development in Ukraine, which will make possible for lessors to justify the choice of their strategies. There were forecasted values of the analyzed indicators of leasing market for the following three periods: the third quarter of 2016, fourth quarter of 2016, first quarter of 2017. It was proposed to calculate the integral development index of leasing services in Ukraine based on the amount of leasing companies in Ukraine, the amount of financial leasing contracts, the share of long-term lease agreements, the value of financial leasing contracts, the proportion of borrowed funds in the structure of leasing transactions financing, the share reward the lessor for the leased property in the structure of the lease payments, in the amount of leasing companies in Ukraine, the amount of financial leasing contracts, the share of long-term lease agreements, the value of financial leasing contracts, the proportion of borrowed funds in the structure of leasing transactions financing, the share reward the lessor for the leased property in the structure of the lease payments. The authors defined the growth of Ukrainian leasing market in the first quarter of 2017. The proposed integral development index is applicable both on regional and international level. The results of study can be used for substantiation of the choice of lessors’ strategies by developing alternative strategic decisions, the optimal use of which should lead to a further growth of the leasing market. Keywords: leasing, leasing companies, methods of multivariate statistical analysis, forecasting, market of leasing services. JEL Classification: C53, G17, G21
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».