The Multiple-Scenario Valuation Method: When Robust Strategy Meets Valuation Needs
Notice bibliographique
Résumé
In the presence of great uncertainty and volatility, the valuation of single assets or enterprises can be extremely complicated. Over the last few years, the European Securities and Market Authority (ESMA) has analyzed the potential impacts of these uncertainties on the application of the Impairment of Assets (IAS 36) accounting standards and exhorted firms adopting the IAS/IFRS accounting standards to consider multiple scenarios in forecasting information. This study, adopting a theoretical and conceptual perspective, aimed to analyze the theoretical and practical implications of the shift from single-path to multiple-scenario analysis. This paper contributes to the literature in the following ways: first, it suggests a new perspective of analysis that combines valuation needs with a strategic approach (a robust strategy). Second, it contributes to clarifying the antecedents and consequences of the ESMA recommendations. Furthermore, the paper also has practical implications as it highlights some critical issues associated with every valuation process, including the need to cope with growing uncertainty, the necessity of clarifying the great misunderstanding related to the confusion between the multiple-scenario valuation method and sensitivity analysis, and, last but not least, the importance of the relationship between strategy and the valuation process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».