Dynamic simulation of multi-phase mining venture risks resolution
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic resolution of mining venture risks and their effects in venture valuation significantly affect a venture’s profitability and viability. Valuation methods must account for this dynamic behaviour of venture risks to provide appropriate weighting factors for long-term cash flows. Conventional methods use single risk-adjusted rates to account for venture risk, resulting in severe underestimation of long-term venture cash flows. In this study, the authors develop the dynamic risk model (DRM) 1 for valuing long-term multi-phase mining ventures. This model uses the capital market variance sensitivity ratio (VSR) to derive the expected venture return from the venture and market risk structures. The DRM is used to assess the Moose Gold Venture on the Toronto Stock Exchange (TSE 300). The dynamic stochastic model of the venture’s value is simulated over its varying phase risk structure using the Monte Carlo technique. Analysis of the results from the DRM and the discounted cash flow (DCF) methods shows that, for long-term multi-phase mining ventures with varying underlying uncertainties, the use of single rates significantly penalizes long-term cashflows. The value of the 20-year venture using DCF is about 50 percent of that using DRM. The DCF method also underestimates the venture’s value by about 10, 30 and 60 percent in phases III, IV and V, respectively. Pronounced effects of this problem and venture delays result in the loss of substantial value which may lead to the rejection of profitable ventures. With over a 3-year delay, the venture’s value is zero using DCF and $43 million using DRM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».