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Enregistrement W4395955836 · doi:10.54097/xajfzq51

Exploring the Association Between Corporate Financial Credit Risk Management and Corporate Value

2024· article· en· W4395955836 sur OpenAlexaff
Sipeng Qiu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Business Economics and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessCredit riskAssociation (psychology)Value (mathematics)AccountingRisk managementFinanceComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the rapidly changing business environment, corporate financial credit risk management has become a key factor in the stable operation and continuous value enhancement of enterprises. Corporate value is reflected not only in its tangible assets but also in its intangible assets and management capabilities. Among them, financial credit risk management, as an important part of corporate management, is increasingly being paid attention to for its association with corporate value. Financial credit risk management involves the identification, assessment, monitoring, and control of risks related to financial activities, which may stem from market changes, credit defaults, operational errors, and more. Effective financial credit risk management not only helps enterprises reduce potential losses and protect asset safety but also enhances the market reputation and competitiveness of enterprises, thereby increasing their overall value. With the continuous development of financial markets and the strengthening of globalization trends, the financial credit risks faced by enterprises are becoming increasingly complex and varied. Therefore, building a comprehensive financial credit risk management system and enhancing the risk management capabilities of enterprises have become key to achieving sustainable development and creating long-term value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,141 · 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.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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