The Impact of Intangible Assets and R&D Expenditure on the Market Capitalization and EBITDA of Selected ICT Sector Enterprises in the European Union
Notice bibliographique
Résumé
In the present paper, using the panel regression model with fixed effects, it was verified whether there is a relationship between intangible assets and R&D expenses on one side and the EBITDA level and market capitalization of 222 publicly listed companies from the Information and Communication Technology sector. Our research confirmed that in the group of companies from the ICT sector there is a medium of dependence of EBITDA on intangible assets and R&D expenditure. At the same time, at the level of the entire ICT sector, no relationship was found between the level of intangible assets and expenditures on research and development on the one hand, and the level of market capitalization of companies on the other. A similar lack of dependence was recorded in the ICT services and ICT manufacturing subsectors. In addition, there was a high correlation at the level of 74% between the level of intangible assets and R&D expenditure on the one hand and the EBITDA level obtained by companies from the ICT manufacturing sub-sector and the lack of such correlation in the ICT services sub-sector. Our research suggests that, in particular, the financial results of companies in the ICT sector may directly depend on the amount of expenses that companies incur in order to introduce new innovative solutions into their market offer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».