A real options-based investment-income valuation model for old community renewal projects in China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To propose a new investment-income valuation model by real options approach (ROA) for old community renewal (OCR) projects, which could help the government attract private capital's participation. Design/methodology/approach The new model is proposed by identifying the types of options private capital has in the OCR project, selecting the option model most suitable for private capital investment decisions, improving the valuation model through the triangular fuzzy numbers to take into account the uncertainty and flexibility, and demonstrating the feasibility of the calculation model through an actual OCR project case. Findings The new model can valuate OCR projects more accurately based on considering uncertainty and flexibility, compared with conventional methods that often underestimate the value of OCR projects. Practical implications The investment-income of OCR projects shall be re-valuated from the lens of real options, which could help reveal more real benefits beyond the capital growth of OCR projects, enable the government to attract private capital's investment in OCR, and alleviate government fiscal pressure. Originality/value The proposed OCR-oriented investment-income valuation model systematically analyzes the applicability of real option value (ROV) to OCR projects, innovatively integrates the ROV and the net present value (NPV) as expanded net present value (ENPV), and accurately evaluate real benefits in comparison with existing models. Furthermore, the newly proposed model holds the potential to be transferred to various social welfare projects as a tool to attract private capital's participation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».