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Enregistrement W7070365608

Ownership transformation and firm
\nperformance in the successor states of the
\nformer Yugoslavia

2016· dissertation· en· W7070365608 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueStaffordshire Online Repository (Staffordshire University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordYork University
Mots-clésSuccessor cardinalEmpirical researchContext (archaeology)Variety (cybernetics)FrontierPoliticsPanel dataSet (abstract data type)Consolidation (business)Imputation (statistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Privatization became a major component of economic policy around the world since
\nthe mid-1980s despite the conflicting theoretical arguments and empirical evidence
\nfor this policy. The inconclusive evidence, apart from reflecting genuine differences
\namong countries and industries under investigation, is also the result of
\nmethodological and empirical problems this literature is beset with. This provides the
\nmotivation for this research project which intends to contribute to the literature by
\naddressing some of these problems and also by applying it to a particular set of
\ncountries, the successor states of the former Yugoslavia, that have been either not
\nstudied at all or not studied as a group despite the fact that they share the same history
\nand the same economic, political and social background which are distinct from other
\ntransition economies. As with the established empirical literature in the field, the
\nresearch focuses on the impact of privatization on the performance of firms in the
\nbroad context of the neoclassical theory and its extensions.
\nThe thesis aims at investigating the impact of privatization on companies’
\nperformance in Bosnia and Herzegovina, Croatia, Kosovo, Macedonia, Montenegro,
\nSerbia and Slovenia, independent countries that emerged from the disintegration of
\nthe former Yugoslavia. In doing so, this thesis initially embarks on a critical review of
\ntheoretical and empirical literature, identifying their theoretical predictions and
\nassessing their empirical validity, highlighting a variety of methodological problems
\nfrom which the previous studies have suffered. The empirical investigation of this
\nthesis uses Stochastic Frontier Analysis to estimate the efficiency of companies with
\ndifferent ownership structures. It also addressed the issue of missing data by
\nemploying a multiple imputation procedure. In addition, policy evaluation
\neconometrics using matched difference-in-difference estimators is employed for
\nestimating the causal relationship between ownership transformation and companies’
\nperformance. Special attention is paid to addressing the issue of selection bias which
\nis the main challenge in evaluating the effect of privatization.
\nThe empirical results suggest that privatization is associated with improvement in
\ncompanies’ performance in terms of technical efficiency and sales levels, while it is
\nassociated with a significant drop in employment levels. Also, privatization is
\nassociated with improvement in performance over time. The results suggest that there
\nis some heterogeneity across countries, industries and ownership types. In particular,
\nthey show that the average efficiency scores of companies in the successor states vary
\nsystematically across these countries with Slovenian companies being the most
\nefficient, followed by those in Croatia, Montenegro, Bosnia, Serbia and Macedonia i.e.,
\nin some order of institutional and economic development in the region.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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