Identification of Risk Factors in Business Valuation
Notice bibliographique
Résumé
It is widely accepted that risk and uncertainty are integral parts of the property valuation process. Uncertainty in property valuation is derived from the characteristics of property itself. The issue pertaining to risk and uncertainty in property valuations is currently one of the key concerns in global valuation practice to date in addressing the decision of risk and uncertainty in valuation, especially for business purposes or in the current term known as business valuation. The judgment and experience still depend on the expertise of the individual valuers alone. The valuation methods used can cause problems if certain elements in business such as risk are highlighted, especially to determine market value. There is a need for valuers to express assumptions which take into account risk and uncertainties, and then pass on the results of the estimation process to the end user of the valuation report. This research employed Analytical Hierarchical Process (AHP) to identify the level of risk in business valuation for valuers to identify which risk areas will expose them to professional liabilities, which then leads to mitigation of risk to determine value in business valuations. AHP will also be able to identify the level of risk in each of the approaches in business valuation which could help valuers to determine the value and market value in the valuation process. This paper will propose some practical approaches of how to address the risk and uncertainty of the valuation process, especially for the purpose of business valuation.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».