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Enregistrement W2724769843 · doi:10.1142/s0218927517500043

Reliance Communications Ltd.: A House of Cards?

2017· article· en· W2724769843 sur OpenAlexaboutno aff
S.R. Vishwanath, Vijaya Narapareddy

Notice bibliographique

RevueAsian Case Research Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueIndian Economic and Social Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringShareholderShare priceFinanceLeverage (statistics)BusinessDebtStock (firearms)Debt restructuringCorporate financeFinancial servicesEconomicsMarketingStock exchangeCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliance Communications Ltd., a large, Indian telecom company has experienced severe financial difficulties brought on by poor management practices, an ill-conceived capital expenditure of more than $6 billion, a debt load of $5.8 billion, and changing industry dynamics. Interestingly, two analysts at a Canadian Investment Research firm gave a “sell” recommendation on the stock with a target price of INR 15 when the stock was trading at INR 93. The analysts also pointed out a possible rip-off of minority shareholders by the firm’s founders. The company’s stock price fell from a high of INR 844 in 2008 to INR 46 in 2012. The company is in the process of restructuring its assets and liabilities. The case considers the economics of the business from the perspective of shareholders. Students are required to assess the company’s performance and decide whether they would invest in the company’s shares. The first half of the case describes the company’s constituent businesses and the strategy followed by the wireless division. This gives students an opportunity to critique RCL’s marketing strategy and pricing of its services. The second half describes the company’s financial strategy, the instruments it issued and its restructuring initiatives. The case allows students to examine problems associated with high leverage and the challenges to restructuring in emerging markets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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