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Enregistrement W3023436146 · doi:10.46254/j.ieom.20190105

Real Options Framework for Dealing with Uncertainty in Project Management: A Moroccan Infrastructure Project

2019· article· en· W3023436146 sur OpenAlexaff
Jihane Gharib, Abdelaziz Berrado, Loubna Benabbou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering and Operations Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)Risk analysis (engineering)Project managementFlexibility (engineering)LimitingBusiness caseProcess (computing)Project portfolio managementCost–benefit analysisComputer scienceDownside riskBusinessProcess managementManagement sciencePortfolioFinanceEconomicsSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Real Options Valuation allows for the consideration of possible options that are instinctively embedded in investment projects, in which the decision-makers have the flexibility to respond to the outcome of uncertainty. The business managers’ abilities to react to future market conditions tend to impact the value of the investment project by maintaining or improving the upside potential and limiting the downside loss. This process must be regulated by a decision analysis model, capable of capturing the particularities of each project. This paper presents detailed literature review of the real options, includes their area of applications in the literature, then proposes a framework to ease the understanding and the use of this method. Later, a case study of a Moroccan infrastructure project, that had already undergone an evaluation, is outlaid. The paper fully addresses the gaps of the previous study, provides a corrected model for an improved valuation of this project and a suitable use of real options. It also illustrates its application and analyzes the obtained results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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