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Enregistrement W3018108401

Сравнение методик дисконтированного денежного потока и энергетической рентабельности инвестиций (EROI): обзор экономических оценок нефтегазовых ресурсов // Comparative Study of Discounted Cash Flow and Energy Return on Investment: Review of Oil and Gas Resource Economic Evaluation

2020· article· ru· W3018108401 sur OpenAlexaboutno aff
Jie Yan, Lianyong Feng, S. Fu, Ц. Янь, Fen Liu, Ш. Фу

Notice bibliographique

RevueФинансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice // Finance: Theory and Practice · 2020
Typearticle
Langueru
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal rate of returnNet present valueDiscounted cash flowReturn on investmentRate of returnFossil fuelInvestment (military)Cash flowPresent valueResource (disambiguation)EconomicsEconomic evaluationProduction (economics)Environmental economicsBusinessFinanceEngineeringMacroeconomicsComputer scienceMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the paper is to develop a methodology for evaluating oil and gas fields return on investments based on not only finance, but also environmental and social interrelations. The subject of the study is a comparison of methods for calculating return on investments on the example of China, Canada and Russia’s oil and gas companies. The authors used a comparative method of calculations, as well as a case study — a comparison of return on investments methods on the example of oil and gas enterprises. In the paper, the authors analyze the next traditional methods of economic assessment: net present value, differential rent, reserve and multiple costs. The authors suggest using a new assessment method that determines the energy return on investment (EROI). This method does not rely on traditional analysis of net present value (NPV), internal rate of return (IRR), and financial sensitivity. It comprehensively takes into account the costs of energy production, environmental protection and energy efficiency. Based on the results of the study, the authors conclude that the advantages of various methods of economic assessment should be integrated in order to avoid disadvantages and create a new dynamic integrated system of economic assessment. Oil and gas companies may use the results of the study to implement the energy return on investment methodology concerning oil and gas fields’ evaluation. A promising direction for further research may be to compare the energy return on investment at oil and gas enterprises in different countries as well as developing corporate reporting concerning energy return on investment improving efficiency. Цель статьи — развитие методологии оценки рентабельности инвестиций в месторождения нефти и газа на основе не только финансовых, но и экологических, и социальных взаимосвязей. Предметом исследования является сравнение способов расчета рентабельности инвестиций на примере нефтегазовых предприятий Китая, Канады и России. Авторы использовали сравнительный метод расчетов, а также case-study — сравнение оценок инвестиций на примере нефтегазовых предприятий. Проанализированы традиционные методы экономической оценки: чистой приведенной стоимости, дифференциальной ренты, резервных и множественных затрат. Авторы предлагают использовать новый метод экономической оценки, определяющий энергетическую рентабельность инвестиций (EROI). Этот метод не опирается на традиционный анализ чистой приведенной стоимости (NPV), внутренней нормы доходности (IRR) и финансовой чувствительности. Он всесторонне учитывает затраты на выпуск энергии, экологическую безопасность и энергоэффективность. По результатам исследования авторы делают вывод, что преимущества различных методов экономической оценки должны быть интегрированы, чтобы избежать недостатков и создать динамичную комплексную систему экономической оценки. Результаты исследования могут быть использованы нефтегазовыми компаниями для внедрения методологии энергетической рентабельности инвестиций на месторождениях. Перспективным направлением дальнейшего исследования может быть сравнение энергетической рентабельности инвестиций на нефтегазовых предприятиях разных стран и разработка корпоративной отчетности в направлении повышения эффективности энергетической рентабельности инвестиций.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,303 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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