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Enregistrement W4399683711 · doi:10.17308/meps/2078-9017/2023/5/87-104

Методы и инструменты анализа влияния конъюнктуры нефтяного рынка на финансовые результаты нефтегазовой компании

2023· article· ru· W4399683711 sur OpenAlex
Илья Александрович Крапивенцев

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueСовременная экономика проблемы и решения · 2023
Typearticle
Langueru
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEconomic, Social, and Public Health Issues in Russia and Globally
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Предмет: диверсификация и устойчивость бизнеса по добыче нефти и нефтепереработке ПАО «Татнефть» им. В.Д. Шашина. Цель: определение чувствительности финансовых результатов крупнейшей компании нефтегазового сектора России к изменению макроэкономических параметров, характеризующих состояние спроса и валютную выручку рынка нефти. Дизайн исследования: для анализа и систематизации информации применялся комплекс методов экономических исследований, включая метод эконометрического моделирования с элементами прогнозирования, анализ и синтез, систематизация и группировка, графический и факторный анализ, инструменты SPACE-анализа, пакеты прикладных программ MsOffice, Microsoft Excel. Результаты: выявлена высокая чувствительность бизнеса ПАО «Татнефть» им. В.Д. Шашина к цене на нефть марки Urals и к курсу доллара, несмотря на успешные шаги группы по диверсификации активов. Определены причины, по которым порядка 65% активов формируют более 90% финансовых результатов компании. Разработаны рекомендации по снижению зависимости финансовой устойчивости бизнеса от внешних конъюнктурных факторов, характеризующих состояние нефтегазовой отрасли.

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0090,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,111

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,283 · 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