Sannsynlige olje- og gassreserver : har de betydning for selskapers markedsverdi?
Bibliographic record
Abstract
Olje- og gassindustrien har vært gjenstand for mye forskning når det gjelder hvilke faktorer som\npåvirker selskapenes markedsverdi. Tidligere undersøkelser har kommet frem til ulike variabler,\ngjerne avhengig av metode og hvilke variabler som inkluderes i modellene. Reserverinformasjon\ner imidlertid noe som synes å gå igjen som en signifikant forklaringsvariabel. Ettersom tidligere\nforskning hovedsaklig har fokusert på sikre reserver, har denne utredningen tatt sikte på å\nundersøke sannsynlige reservers betydning for selskapenes markedsverdi. Dette er spesielt\nmotivert av de pågående endringene når det gjelder rapporteringskrav på området. Oslo børs har\nkommet med nye rapporteringskrav der et estimat på sikre og sannsynlige reserver skal\nrapporteres i tillegg til sikre reserver, SEC (U.S. Securities and Exchange Commission) har\nvedtatt å åpne for valgfri rapportering av sannsynlige og mulige reserver, og innenfor IFRS\n(International Financial Reporting Standards) er det en pågående diskusjon om hvorvidt reserver\nskal inkluderes i balansen.\nGjennomgang av verdsettingsteori har utpekt Feltham og Ohlsons (1995) verdsettelsesmodell\nsom en godt egnet modell for dette formålet. Modellen tar utgangspunkt i at markedsverdi kan\nbestemmes av bokført verdi på egenkapitalen, residualprofitt og annen verdirelevant\ninformasjon. Som annen verdirelevant informasjon, blir sannsynlige og sikre reserver benyttet,\nsamt en del andre variabler funnet signifikante i tidligere undersøkelser. Dette for å unngå\nforventningsskjevhet som følge av utelatte variabler. Den teoretiske modellen blir\noperasjonalisert gjennom en økonometrisk multippel regresjonsmodell. Det blir både brukt en\nprisregresjonsmodell og en endringsmodell. Datasettet som benyttes er paneldata fra perioden\n1991 til 2005 og består av selskaper som rapporterer til børs i Canada, da dette er selskaper som\ngjennom flere år har rapportert både sikre og sannsynlige reserver. Dataene blir bearbeidet i\nExcel og deretter kjørt som regresjoner i STATA. Det endelige utvalget består av 40 selskaper\nmed varierende antall selskapsår fra 1993 til 2005.\nResultatene viser at i samsvar med tidligere undersøkelser, er sikre reserver og oljepris\nsignifikante forklaringsvariabler. Også bokført verdi er en signifikant forklaringsfaktor for\nselskapenes markedsverdi. Det påvises imidlertid ingen signifikant sammenheng mellom\nsannsynlige reserver og markedsverdi, et resultat som er det motsatte av det Donker, Ng og Rai\nfant i 2006. De resterende variablene som ble inkludert i modellen, viste seg heller ikke\nsignifikante.\nNullhypotesen om ingen sammenheng mellom sannsynlige reserver og markedsverdi beholdes.\nEn mulig forklaring på manglende verdirelevans kan være manglende tillit til\nreserverapporteringstall fra markedet, som forsterkes av større usikkerhet rundt disse estimatene.\nDet vil være av interesse å undersøke hvorvidt det har skjedd endringer på dette området de\nsenere år, slik at undersøkelser som tar for seg selskapsår etter 2005 bør finne sted.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".