Paradigm Shift in Finance: The Transformation of the Theory from Perfect to Imperfect Capital Markets Using the Example of Company Valuation
Notice bibliographique
Résumé
In the capital market and financing theory, we are currently observing major upheavals. For decades, the neoclassical paradigm has dominated in science and practice. Triggered by economic and political crises, transformations, the COVID-19 pandemic, and political instabilities, a paradigm shift is currently occurring in finance. This paradigm shift leads to models and theories that can explain imperfections in capital markets and provide decision support for managers. The aim of this article is to analyse the paradigm shift and to demonstrate it using an example of business valuation theory. We draw on the insights of the philosopher Thomas Samuel Kuhn. He vividly explains the paradigm shift in science in his major work “The Structure of Scientific Revolutions”. A paradigm shift in science always encounters resistance. The reasons for this include the strong neoclassical school in finance and the dependence on research funds. Funders expect the use of established methods and the simplicity and dissemination of the models that have prevailed so far. On the other hand, the neoclassical models are unsuitable to explain the transformation processes on financial markets. This fact has been empirically proven. We show a variety of arguments that speak clearly about this paradigm shift. Their importance clearly outweighs the reasons to continue subscribing to the old paradigm. Accordingly, new theories and models have been developed to better explain the changes in the markets. With the simulation-based business valuation, an approach has been developed that considers different degrees of market imperfections. The simulation-based valuation can also depict the special case of the neoclassical paradigm, so that all market constellations can be covered.
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 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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,027 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».