Stock Market Finance and Industry's Growth: Preliminary Data from Selected Industries of Russia (Финансирование Фондового Рынка и Рост Отрасли: Предварительные Данные По Некоторым Отраслям России)
Bibliographic record
Abstract
English Abstract: The study suggests that stock market finance is important for industry’s growth because financial markets tend to allocate capital more effectively to the firms with high-opportunity projects. Moreover, a stock market may provide a significant source of finance to the firms based in less financially developed countries. The article aims to show that some industries with higher dependence on stock market finance experience faster growth in Russia. In the research I developed a variable that shows an industry’s dependence on stock markets finance. The standard accounting items (total stockholders’ equity and total assets) are used to calculate this variable. In addition, I use a comparable variable that shows an industry’s dependence on external finance. I have used ordinary least squares approach to run a regression of the proposed models with interaction of the variables. I also emphasize that stock market finance promotes growth of oil and gas industry that actively uses this source of financing. The paper’s findings are sufficiently reliable for the industry. It is noteworthy that the metals and mining industry has a series of negative coefficients on the main interaction, at the same time, the findings results are not dependable enough. These findings partly contradict the main hypothesis of the research. There are no results of significant levels for both the chemical and petrochemical industry and the electric power industry. The findings may be used by both executives of industrial firms to pay more attention to stock market as a source of financing and by policymakers in order to develop stock markets in their countries, although there are some limitations in the study.Russian Abstract: Финансирование фондового рынка является важным инструментом для роста индустрии, поскольку финансовые рынки стремятся распределять капитал компаниям с высокоперспективными проектами более эффективно. При этом фондовый рынок может являться значительным источником финансирования для фирм из стран с менее развитым финансовым сектором. Исследование показывает, что некоторые более зависимые от финансирования фондового рынка отрасли России растут быстрыми темпами. Для исследования рассчитана переменная, которая показывает зависимость отрасли от финансирования фондового рынка. Стандартные бухгалтерские показатели (общий акционерный капитал и общие активы) используются для расчета переменной. Кроме того, для сравнения используется переменная, которая показывает зависимость отрасли от внешнего финансирования. Метод наименьших квадратов применяется для регрессии предложенных моделей с взаимодействиями переменных. Показано, что финансирование фондового рынка стимулирует рост нефтегазовой отрасли, которая активно использует этот источник финансирования. Отмечается, что для этой отрасли результаты достаточно надежны. Отрасль металлургии и добычи руды имеет серию отрицательных коэффициентов по основному взаимодействию, при этом результаты недостаточно надежны. Этот результат частично противоречит основной гипотезе исследования. Значимых результатов по химической отрасли, нефтехимии и энергетике не получено. Результаты могут быть использованы как руководителями промышленных компаний для уделения ими большего внимания фондовому рынку как источнику финансирования, так и политиками для развития фондовых рынков в своих странах с учетом некоторых ограничений в проведенном исследовании.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".