Proposed Model for Forecasting the Intrinsic Value of Commercial Applied to Commercial Banks Listed on the Bahrain Stock Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Here we propose a model to evaluate and forecast the intrinsic value of banks, a more appropriate approach as opposed to considering their valuation based on market value. This is because the capital markets in the Arab region, when viewed within the framework of a set of explained variables, prove to be inefficient. These variables include: profitability, capital adequacy, weights of the bank assets that indicate the associated size and various risks according to the Basel committee’s two and the operational efficiency variable. The last variable in question reflects the efficiency of the bank’s internal operations, and the total investments of a commercial bank as proxy of the size of bank assets and financial leverage: the impact of the financial risk on the intrinsic value of the commercial bank. The study used the multi-regression panel data to forecast the value of banks using cash flows approach discounted at the weighted average cost of capital of both equity and borrowed capital. The study found that the three variables: capital adequacy, operational efficiency, and financial leverage explained the intrinsic value of Bahrain commercial banks. The study structure included the following: introduction, review of the relevant literature, hypotheses, methodology and data, mathematical model, empirical results, conclusion, and finally recommendations.
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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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».