Biggest Public Oil Companies: Impact of External and Internal Factors on Capitalization
Notice bibliographique
Résumé
Estimate and search for factors that influence the capitalization of public oil companies are of great interest to researchers. The impact of various external and internal factors on the value of oil companies’ stocks was considered. This includes changes in oil prices, stock market index movements, inflation fluctuations, financial and production indicators. The study includes building models with calculated standard errors by the Driscoll-Kraay method based on quarterly data for the eight biggest public oil companies operating in the upstream and downstream segments, from the first quarter of 2006 to the third quarter of 2017. Such indicators as total oil production by OPEC countries, greenhouse gas emissions by companies, and the sum of shareholder’s funds owned by large institutional investors were used for the first time when building the model to identify factors affecting the market capitalization of oil companies. One of the key results is the conclusion that quarterly production volumes turned out to be the most significant factor having a positive impact on the cost of oil firms. That is, investors are laying the idea of compensating for losses from lowering the cost of oil by increasing its production and selling a larger volume in the value of shares in companies. At the same time, such indicators of production efficiency as profitability in the upstream and downstream segments lose their significance depending on the period under consideration.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».