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Enregistrement W4380481963 · doi:10.6000/1929-4409.2020.09.305

Use of Economic and Mathematical Modeling Tools in Planning Investments in Fixed Assets

2022· article· en· W4380481963 sur OpenAlexvenueno aff
L.I. Kulikova, Diana Aminova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Criminology and Sociology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Development and Regional Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKazan Federal University
Mots-clésFixed assetFixed investmentFixed capitalWorking capitalReturn on assetsWeighted average return on assetsProductivityFixed effects modelBusinessAssets under managementInvestment (military)FinanceReturn on capital employedFixed costOrder (exchange)Panel dataEconomicsFinancial capitalEconometricsMicroeconomicsCapital formationAccountingProduction (economics)Macroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to maximize the effectiveness of fixed assets use it is necessary to assess the impact of organizational factors on capital productivity of fixed assets, and also to assess the feasibility of capital investment in fixed assets. The purposes of the study are to design an economic-mathematical model that makes it possible to predict a value of capital productivity knowing the values of different factors, as well as to calculate the effectiveness of capital investment in fixed assets on the example of the regional branch of Tatarstan Energy Company. During the correlation and regression analysis of the Tatarstan energy company branch, the authors found that the cost of the active part of fixed assets has the greatest impact on the capital productivity of fixed assets, so the company is recommended to increase the active part of fixed assets. The proposed approach to scenario forecasting of capital investments in fixed assets allows to assess the prospects for changes in the company's financial performance as a result indicator of the company's performance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,072 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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