Stock Market Finance and Industry's Growth: Preliminary Data from Selected Industries of Russia (Финансирование Фондового Рынка и Рост Отрасли: Предварительные Данные По Некоторым Отраслям России)
Notice bibliographique
Résumé
English Abstract: The study suggests that stock market finance is important for industry’s growth because financial markets tend to allocate capital more effectively to the firms with high-opportunity projects. Moreover, a stock market may provide a significant source of finance to the firms based in less financially developed countries. The article aims to show that some industries with higher dependence on stock market finance experience faster growth in Russia. In the research I developed a variable that shows an industry’s dependence on stock markets finance. The standard accounting items (total stockholders’ equity and total assets) are used to calculate this variable. In addition, I use a comparable variable that shows an industry’s dependence on external finance. I have used ordinary least squares approach to run a regression of the proposed models with interaction of the variables. I also emphasize that stock market finance promotes growth of oil and gas industry that actively uses this source of financing. The paper’s findings are sufficiently reliable for the industry. It is noteworthy that the metals and mining industry has a series of negative coefficients on the main interaction, at the same time, the findings results are not dependable enough. These findings partly contradict the main hypothesis of the research. There are no results of significant levels for both the chemical and petrochemical industry and the electric power industry. The findings may be used by both executives of industrial firms to pay more attention to stock market as a source of financing and by policymakers in order to develop stock markets in their countries, although there are some limitations in the study.Russian Abstract: Финансирование фондового рынка является важным инструментом для роста индустрии, поскольку финансовые рынки стремятся распределять капитал компаниям с высокоперспективными проектами более эффективно. При этом фондовый рынок может являться значительным источником финансирования для фирм из стран с менее развитым финансовым сектором. Исследование показывает, что некоторые более зависимые от финансирования фондового рынка отрасли России растут быстрыми темпами. Для исследования рассчитана переменная, которая показывает зависимость отрасли от финансирования фондового рынка. Стандартные бухгалтерские показатели (общий акционерный капитал и общие активы) используются для расчета переменной. Кроме того, для сравнения используется переменная, которая показывает зависимость отрасли от внешнего финансирования. Метод наименьших квадратов применяется для регрессии предложенных моделей с взаимодействиями переменных. Показано, что финансирование фондового рынка стимулирует рост нефтегазовой отрасли, которая активно использует этот источник финансирования. Отмечается, что для этой отрасли результаты достаточно надежны. Отрасль металлургии и добычи руды имеет серию отрицательных коэффициентов по основному взаимодействию, при этом результаты недостаточно надежны. Этот результат частично противоречит основной гипотезе исследования. Значимых результатов по химической отрасли, нефтехимии и энергетике не получено. Результаты могут быть использованы как руководителями промышленных компаний для уделения ими большего внимания фондовому рынку как источнику финансирования, так и политиками для развития фондовых рынков в своих странах с учетом некоторых ограничений в проведенном исследовании.
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 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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,009 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».