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Enregistrement W2990791792 · doi:10.3386/w26497

Stranded Fossil Fuel Reserves and Firm Value

2019· report· en· W2990791792 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNational Bureau of Economic Research · 2019
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Fossil fuelBusinessNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsWaste managementMathematicsEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do capital markets reflect the possibility that fossil fuel reserves may become "stranded assets" in the transition to a low carbon economy? We examine the relation between oil firms' value and their proved reserves. Using a sample of 600 North American oil firms for the period 1999 to 2018, we document that while reserves are an important component of oil firm value, the growth of these reserves has a negative effect on firm value. This negative effect on value is stronger for oil producers with higher extraction costs. When we decompose total reserves into developed and undeveloped reserves, we show that the negative effect of reserves growth on value is due to firms growing their undeveloped oil reserves. Unlike developed, undeveloped reserves require major capital expenditures and longer time before they can be extracted. We also document that the negative effect is stronger for undeveloped oil reserves located in countries with strict climate policies. Our evidence is consistent with markets penalizing future investment in undeveloped reserves growth due to climate policy risk. High level of institutional ownership, stock market liquidity and analyst coverage do not change the negative effect of undeveloped reserves growth on firm value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,379
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle