Survival Analysis of Canadian Oil and Gas Firms
Notice bibliographique
Résumé
In the context of oil price fluctuations inducing boom and bust cycles, this empirical study is a survival analysis of the Canadian oil and gas exploration and production (E&P) industry. The population includes 540 public Canadian E&P firms that have their headquarters and production activity in Canada, and the data covers the periods of Q1-2002 to Q1-2016 representing over 15,850 firm-quarter observations. The method is an extended Cox model with repeating events, allowing for the use of time-varying predictor variables and the analysis is executed in R, a free statistical software. The study introduces a new definition of financial distress as two consecutive quarters of negative operating cash flow to total assets ratio, develops a baseline model with financial ratios and industry-specific covariates and tests three hypotheses. The first two hypotheses examine the extent to which hedging and company size respectively correlate to the state of financial distress, and the third hypothesis explores how being financially distressed contributes to being a target in a merger and acquisitions (M&A) transaction. The findings show that a hedging firm is 18.5 times less exposed to the hazard of financial distress than a non-hedging firm; and with each unit size increase, a firm is 1.18 times less likely to experience financial distress, but financial distress is not a valid predictor of the hazard of being an M&A target. This study provides a new perspective supporting the use of hedging and size increase for increasing corporate resilience in Canadian oil and gas firms.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».