Analyzing the Impact of Financial Sharing Models on the Efficiency of Resource-Consuming Firms in a Low-Carbon Economy Using Monte Carlo Methods
Notice bibliographique
Résumé
In response to the greening and decarbonization of economic development and in search of a path to improve the corporate efficiency of resource-consuming enterprises, the study explores the impact of the financial sharing model on the efficiency of resource-consuming enterprises.The research hypothesis is formulated after the preliminary analysis of related theories such as financial sharing and accounting information.After completing the selection of research samples and data collection, the research variables are defined, the regression analysis model of the impact of financial sharing model on enterprise efficiency is constructed, and empirical analysis is conducted.The research hypotheses proposed in the previous section are verified through regression analysis.Monte Carlo method is used to simulate the financial sharing model and resource-consuming enterprise efficiency, and the net present value of resource-consuming enterprises is simulated during the construction period and the operation period of the financial sharing model, respectively, so as to understand their enterprise efficiency.The results of the empirical study show that financial sharing can realize the improvement of enterprise efficiency.Enterprise efficiency can increase with the improvement of accounting information transparency and accounting information consistency.During the construction and operation periods of the financial sharing model, the mean enterprise NPV after five years of operation is $608.4 and $2,327.4million, respectively, and the probability of positive NPV is 68% and 94%, respectively.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».