FINANCIAL STABILITY OF ELECTRICITY COMPANIES IN THE CONTEXT OF THE MACROECONOMIC INSTABILITY AND THE COVID-19 PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
The electricity sector is an important part of any country's economy as it holds a cross-sectoral importance and produces a socially significant product for residents and industries. Economically, the sector is less vulnerable during world crises, receiving many variations of the state support. Both world electricity consumption and electricity generation have grown steadily over 2007-2019, with China, USA, India, Russia, Japan, Canada, South Korea, Germany, Brazil and France being world market leaders. This article analyzes the current state and the main trends of the development of the electricity industry as a whole and the financial stability of its companies. The United States and Russia, with similar functioning market models, were chosen to assess. The analysis of the financial stability of PJSC Inter RAO and Exelon Corp, two electricity giants in Russia and in the United States, has shown that they demonstrate stable results: Exelon Corp is more profitable while PJSC Inter RAO is less dependent on financing from creditors. Overall, electricity companies and the industry as a whole should not suffer much from the COVID-19 pandemic: many financial support measures have been developed in both countries, helping the sector to recover to 2019 levels by 2021.Keywords: energy sector, electricity industry, economic and financial crisis, coronavirus pandemic (COVID-19), low-carbon economy, financial stability.JEL Classifications: G30, L94, Q43, Q48DOI: https://doi.org/10.32479/ijeep.11575
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».