Income Valuation of the Business Entities in Connection with SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Cílem tohoto příspěvku bylo posoudit, do jaké míry vznik mimořádné situace, kterou v roce 2020 a 2021 způsobil SARS-CoV-2, ovlivňuje výnosové oceňování. Dopady na výnosové oceňování podnikatelských subjektů mohou být neutrální, negativní nebo pozitivní podle toho, jak bylo příslušné odvětví ovlivněno SARS-CoV-2. V případě negativního dopadu dochází k poklesu výnosů oproti plánovaným hodnotám v rámci výnosového oceňování, a tedy i ke snížení hodnoty výnosově oceňovaného podnikatelského subjektu. Intenzita tohoto negativního vlivu bude vycházet ze schopnosti daného subjektu vypořádat se s dopady krize neboli z příslušného vnitřního potenciálu tohoto oceňovaného subjektu, a také na tom, zda krize SARS-CoV-2 postihla období v rámci první fáze oceňování nebo až v rámci pokračující hodnoty. Negativní dopad se projevuje především v rámci strategické analýzy i analýzy finanční. Dochází k odlišnému vývoji trhu jako celku, ale ke změnám dochází také vlivem měnících se konkurenčních pozic. I přes krizí způsobené problémy má výnosové oceňování své místo a svojí vypovídací schopnost, přičemž je třeba posílit analýzu vnitřního potenciálu oceňovaného podnikatelského subjektu z hlediska schopnosti čelit případné krizi.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».