Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the application of financial innovations from the corporate finance perspective. The objective is to identify and prioritize the main types of barriers to the implementation of financial innovations by nonfinancial firms. The motivation behind the study lies in the importance of financial innovations for the firms’ ability to create value. As proven by the extensive literature review, comprehensive studies on financial innovation applications by nonfinancial firms are relatively rare. To cover this cognitive gap, the theoretical argumentation followed by the discussion of results of the empirical research are presented in this paper. The paper provides the results of two-stage survey research, aiming to find opinions of financial managers (end-users) and experts (creators of innovation) on the main barriers to financial innovations in Poland. According to managers, the most important are exogenous barriers, including: (1) Unclear tax and accounting regulations, (2) complex construction of financial innovations, and (3) transaction costs related to their application. On the other side, the experts from financial institutions recognized the greater importance of endogenous factors such as: (1) Lack of sufficient knowledge about financial innovations and (2) the reluctance to change observable in many firms. This study contributes to the ongoing debate on financial innovations by adding the perspective of corporate financial strategy. It also offers insights into the potential actions (at the institutional and individual level) aiming to reduce the barriers and support the implementation of financial innovations by nonfinancial firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».