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Enregistrement W2809902275 · doi:10.1177/875697280203300106

Financial Engineering in Project Management

2002· article· en· W2809902275 sur OpenAlexaff
Michael Farrell

Notice bibliographique

RevueProject Management Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial engineeringFinancial modelingFinanceFinancial managementFinancial analysisFinancial riskStrategic financial managementAccounting managementEngineering economicsStructured financeRisk managementPortfolioCash flowFinancial ratioProject portfolio managementVariety (cybernetics)EconomicsBusinessComputer scienceProject managementAccountingMarketingAccounting information systemStrategic planningManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent development of a new science of risk management, called financial engineering, has dramatically altered the traditional logic used by financial decision-makers to assess the risk-return characteristics of a wide variety of investment assets and led to the emergence of the new profession of financial engineer. An effect of the application of recent discoveries in mathematics and computer science to the analysis of financial markets, financial engineering is based on the assumption of an interconnected financial universe composed of three fundamental building blocks: cash flows, the corresponding probability distributions, and payment dates. Using the techniques of financial engineering, the financial engineer/financial decision-maker can reduce even the most complex policy issues of concern, such as capital budgeting, asset allocation and investment management, arbitrage, hedging and financial risk management, to a portfolio composed of these three basic components.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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