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Enregistrement W4405328436 · doi:10.25683/volbi.2019.47.222

ФОНДОВАЯ БИРЖА КАК ИНСТРУМЕНТ ПРИВЛЕЧЕНИЯ КАПИТАЛА В СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ КОМПАНИИ

2019· article· ru· W4405328436 sur OpenAlexaboutno aff
А.А. Балабин

Notice bibliographique

RevueБизнес, образование, право · 2019
Typearticle
Langueru
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Существенной проблемой является привлечение инвесторов в средние и малые высокотехнологичные компании. Узкая специализация и небольшие размеры предприятия де‑ лают вложения капитала в них рискованными. Традиционно считается, что акции таких компании не могут быть биржевым товаром, они могут рассчитывать только на частные инвестиции (от партнеров по бизнесу, хедж‑фондов, бизнес‑ангелов и т. п.). В статье рассматривается опыт привлечения капитала компаниями энергетического сектора на бирже Осло. Эти компании не относятся к крупным, но производят ряд важных специализированных товаров и услуг для крупнейших международных энергетических компаний (например, оказывают практически во всех регионах мира услуги по морскому бурению, геологоразведке, проектированию месторождений, транспортировке нестандартных грузов). На сегодняшний день биржа Осло привлекла значительное количество не только норвежских, но и канадских, американских и иных зарубежных компаний‑эмитентов. Анализируются состав, размеры, виды деятельности компаний энергетического сектора, акции которых торгуются на бирже. Рассматриваются исторические, институциональные и технологические особенности биржи Осло, которые позволили ей привлечь и обслуживать этих эмитентов на своей торговой площадке. Показано, что успехи средних и малых специализированных компаний энергетического сектора на бирже связаны с применением разнообразных способов размещения акций. Для этих компаний классические биржевые способы размещения (через публичную продажу акций неограниченному кругу инвесторов) дают слабый результат. В то же время наибольшее значение имеют частные размещения акций среди стратегических инвесторов, осуществляемые при посредничестве биржи. Attracting investors to medium and small specialized compa‑ nies is a significant problem. Narrow focus and small size of such companies make capital investments in them risky. Traditionally, it is believed that the shares in such businesses cannot be the sub‑ ject of stock trading and can be targeted only by private inves‑ tors, i.e. business partners, hedge funds, “business angels”, etc. The article discusses an interesting experience of raising capital by energy sector companies at Oslo Stock Exchange. These com‑ panies are not big‑sized and they produce a number of important specialized goods and services for major international energy companies, e.g. providing services for offshore drilling, geologi‑ cal exploration, field design, and transportation of non‑standard cargo in almost all regions of the world. For today, the Oslo stock exchange has attracted a significant number of issuers which are not only Norwegian, but also Canadian, American and other foreign companies. The composition, size, activities of publicly traded companies operating in energy sector are ana‑ lyzed here. The historical, institutional and technological features of the Oslo Stock Exchange, which helped to attract and serve these issuers on given trading platform, are considered. It is shown that the success at the stock exchange achieved by medium and small high‑tech energy sector companies is associated with the use of various methods of placing shares. Classic public offer‑ ings targeted any investors get weak results for these companies. And placement of shares by private issues for strategic investors through the stock exchange is of the greatest importance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,016

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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