Ratings of the Long–Term Projects: New Approach
Notice bibliographique
Résumé
The paper continues create a new approach to rating methodology: in addition to two papers, which have considered the creditworthiness of the non–finance issuers (Brusov et al ., 2018c,d), we develop here a new approach to project rating. We work within investment models, created by authors. One of them describes the effectiveness of investment project from perspective of equity capital owners, while other model describes the effectiveness of investment project from perspective of equity capital and debt capital owners. The important features of current consideration as well as in previous studies are: 1) The adequate use of discounting of financial flows virtually not used in existing rating methodologies, 2) The incorporation of rating parameters (financial ratios), used in project rating, into considered modern investment models. Analyzing within these investment models with incorporated rating parameters the dependence of NPV on rating parameters (financial ratios) at different values of equity cost k 0 , at different values of credit rates k d as well as at different values of leverage level L we come to very important conclusion, that NPV in units of NOI ( NPV / NOI ) (as well as NPV in units of D (( NPV / D ) depends only on equity cost k 0 , on credit rates k d , on leverage level L as well as on one of the leverage ratios l j (on one of the coverage ratios i j ) and does not depend on equity value S , debt value D and NOI . This means that obtained results on the dependence of NPV (in units of NOI ) ( NPV / NOI ) on leverage ratios l j (as well as on the dependence of NPV (in units of D ) ( NPV / NOI ) on coverage ratios i j ) at different equity costs k 0 , at different credit rates k d , at different leverage levels L carry the universal character: these dependencies remain valid for investment projects with any equity value S , any debt value D and any NOI .
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».