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Enregistrement W6997230808

Valorización de Nexa Resources S.A.

2018· dissertation· es· W6997230808 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEl Repositorio Institucional de la Universidad del Pacífico (Universidad del Pacífico) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital (architecture)LimitingProductivityValue (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La presente investigación desarrolla la valorización de la empresa Nexa Resources S.A. (en adelante Nexa Resources), la cuarta mayor productora de zinc a nivel global, con operaciones mineras y refinerías en Perú y Brasil. Inicialmente Nexa Resources era una compañía familiar de capital cerrado y se convirtió en una empresa pública en octubre del 2017 cuando empezó a cotizar sus acciones en las Bolsas de Nueva York y Toronto. Para realizar la presente valorización se tomaron como base los Estados Financieros auditados al cierre de 2017 e información histórica pública desde el año 2014. Asimismo, se tomaron en cuenta los informes anuales y trimestrales de la compañía, información publicada en su portal corporativo, y las opiniones vertidas durante una entrevista con la alta dirección, así como reportes de valorización de bancos de inversión que le dan seguimiento a la acción (JP Morgan, Morgan Stanley y Credit Suisse). La metodología de valorización utilizada es la de flujos de caja descontados. A través de ella, el valor promedio de la acción estimado, mientras que al cierre del año 2017 la acción cotizaba a un precio en la Bolsa de Nueva York, con un potencial de apreciación de 12% por lo que la recomendación de los autores es comprar. El valor de la compañía puede verse afectado por algunas variables de riesgo, como la cotización internacional del zinc a largo plazo, que podría verse influenciada -a su vez- por las políticas gubernamentales y comerciales del gobierno de Estados Unidos, así como de China, el principal demandante de este metal.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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