Analysis of Impact of Non-financial Information Disclosure on Capitalization of Russian Oil and Gas Sector Companies
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.
Notice bibliographique
Résumé
Today, the problems and ways of improving the companies' corporate reporting and confirming their importance are among the most discussed topics in the academic world, both in Russia and globally. The existence of a wide range of research papers, as well as tools for evaluating non-financial information of companies, indicates the significant role of non-financial factors for the global society. However, it is still questioned whether these factors affect the market value of companies. According to the RSPP, the disclosure of non-financial information in the companies' annual reports allows users to identify leaders, helps to strengthen the reputation and investment attractiveness of these companies, and serves to promote the culture of responsible business conduct. In this work, the influence of non-financial factors on the market capitalization of companies in the oil and gas sector was studied using the model of correlation of factors with the calculation of the Pearson and Spearman coefficients. The data about the market capitalization of the three largest Russian companies in this sector, Gazprom, Gazprom Neft, and LUKOIL, were taken from publicly available sources. To find a correlation between the calculated indices and the market capitalization indicator, it was assumed that the company's market capitalization of the current year would be influenced by the indices of non-financial factors calculated according to the data of the previous year. It has been proved that there exists a certain connection between non-financial factors (index of ecological effectiveness; index of economic development; index of social influence) and the company's market value. However, the results of the analysis showed that political factors determine the capitalization of oil and gas companies in Russia to a greater extent at the present stage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle