MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3391228

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)

2015· article· ru· W3391228 sur OpenAlexaff
Evgeny Ilyukhin

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Langueru
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStock marketStock (firearms)FinanceShareholderOrdinary least squaresEquity (law)VariablesCorporate financeBusinessCapital marketFinancial economicsEconomicsRestricted stockMonetary economicsEconometricsCorporate governance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetFinancial Reporting and Valuation ResearchTravaux en français237 207