Bank Valuation Models – A Comparative Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Bank valuation model was designed based on objective to fit the most applicable valuation model for banks to help in forecasting bank specific decision and also forecast the market value of share. First study the accuracy and explanatory value of the value estimates from the residual income model compared to the estimates from the Relative valuation model for banks. Empirical evidence suggests that the residual income model is superior to the relative valuation model when it comes to measuring bank shareholder value. The results of the comparison suggest that value estimates from the residual income model are even more reliable for banks. On this basis, we conclude that residual income is an appropriate value estimate for the shareholder value of banks. There was positive significant relationship identified between the intrinsic value of bank share determined by RIV model and Market price of share in all the cases by performing correlation and Regression study. This study will be useful for forecasting the possible changes in market price. It was identified that determinants vary as per the working and regulatory condition as determinants impacting private, public and Indian banks were not similar so panel regression model will vary for each cases. It was also identified that Public Sector Bank in India shows more positive progressive trend as compared to private Sector Bank even after the fact that public Sector Bank has higher regulatory restriction as compared to Private Sector banks. This research will serve very useful for the banker to plan and take decision regarding shareholder value creation by implementing proper valuation model for getting appropriate value estimate and also adopting proper internal performance measure for having accurate and regular check on the process of value creation.
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.
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 | 0,008 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle