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Enregistrement W3033197235 · doi:10.24891/fa.13.2.200

Analyzing profitability ratios of leading global public oil and gas corporations

2020· article· en· W3033197235 sur OpenAlexaboutno aff
Oleg V. SHIMKO

Notice bibliographique

RevueFinancial Analytics Science and Experience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEconomic, Social, and Public Health Issues in Russia and Globally
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexRevenuePetroleum industryPetroleumBusinessFinanceChevron (anatomy)Earnings before interest, taxes, depreciation, and amortizationBalance sheetDepreciation (economics)Industrial organizationAccountingEconomicsMarket economyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subject. The article discusses the key profitability metrics of the largest public companies in the oil and gas (O&G) industry from 2006 to 2018. The analysis encompasses ExxonMobil, Chevron, ConocoPhillips, Occidental Petroleum, Devon Energy, Anadarko Petroleum, EOG Resources, Apache, Marathon Oil, Imperial Oil, Suncor Energy, Husky Energy, Canadian Natural Resources, Royal Dutch Shell, BP, TOTAL, Eni, Equinor (Statoil), PetroChina, Sinopec, CNOOC, Petrobras, PJSC Gazprom, PJSC Rosneft Oil Company и PJSC LUKOIL. Objectives. The study assesses key profitability metrics of leading public corporations in oil and gas, identifies key trends in their developments as part of the analyzable period. We also determine what triggered such a transformation. Methods. We employed methods of comparative and financial-economic analysis, summarized official annual reports on financial and business operations prepared by major public O&G corporations. Results. Upon the comprehensive analysis of balance sheets prepared by 25 O&G corporations, we evaluated the dynamics of key profitability indicators in the public segment of O&G industry and determined what triggered the transformation. Conclusions and Relevance. For the analyzable period, major public O&G corporations were found to have become less profitable, especially manifesting this during the global financial and sectoral crisis. Some independent U.S. corporations are facing the most difficult situation. The public segment saw their profitability indicators fall, because the growth rate of operational expenses exceeded revenue predominantly due to costs of wear and tear, depletion and depreciation. What else affected the corporations was a considerable increase in the carrying amount of non-working assets. The public segment of O&G industry was discovered to observe gradually lowering income tax burden per unit of net revenue from core operations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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