Детальная информация
Название | Моделирование влияния цифровой трансформации на операционную прибыль компаний: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.05 «Статистика» ; образовательная программа 01.04.05_01 «Моделирование и анализ больших данных в экономике» |
---|---|
Авторы | Чжоу Сяоюй |
Научный руководитель | Артеева Валерия Семеновна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | цифровая трансформация ; операционная прибыль ; эконометрическое моделирование ; машинное обучение ; отраслевая дифференциация ; digital transformation ; operating profit ; econometric modeling ; machine learning ; industry difference |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 01.04.05 |
Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-4094 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\37866 |
Дата создания записи | 23.09.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Настоящая работа посвящена оценке влияния цифровой трансформации на операционную прибыль компаний. Её актуальность обусловлена стремительным развитием цифровых технологий и необходимостью комплексного анализа их воздействия на финансовые показатели предприятий. Для достижения поставленной цели в исследовании были рассмотрены теоретико-методические подходы к оценке цифровой трансформации, систематизированы результаты исследований её влияния на операционную прибыль, а также разработана и апробирована методика оценки этого влияния на операционную прибыль. Дополнительно был проведен анализ наличия значимых различий в эффекте цифровой трансформации для различных отраслей, а также в зависимости от направлений цифровизации и её продолжительности. Источником данных послужили показатели компаний, зарегистрированных на Шэньчжэньской фондовой бирже, собранные из базы данных CSMAR за период с 2012 по 2024. Методология исследования включает использование эконометрических методов для анализа взаимосвязей между переменными, а также методов машинного обучения для выявления нелинейных зависимостей. Цифровая трансформация измеряется с помощью Индекса цифровой трансформации (DTI), рассчитанного на основе текстового анализа годовых отчетов китайских компаний, путем подсчета количества ключевых слов о цифровой трансформации и их последующего логарифмирования.Обработка, анализ данных и моделирование выполнены на языке программирования Python. Полученные результаты показывают, что рост DTI на 1% связан с увеличением операционной прибыли примерно на 0.0114%. Выявлена существенная отраслевая дифференциация и нелинейность эффекта цифровой трансформации, который значительно усиливается на продвинутых стадиях трансформации.
This study evaluates the impact of digital transformation on companies operating profit. Its relevance stems from the rapid development of digital technologies and the need for comprehensive analysis of their effects on corporate financial performance. To achieve this goal, the research examines theoretical and methodological approaches to assessing digital transformation, systematizes existing findings on its influence on operating profit, and develops and tests a specific methodology for evaluating this impact. Additional analysis was conducted to identify significant differences in digital transformation effects across industries, digitalization dimensions, and implementation duration. Data was sourced from CSMAR database, covering companies listed on the Shenzhen Stock Exchange from 2012 to 2024. The methodology employs econometric methods to analyze variable relationships and machine learning techniques to identify nonlinear dependencies. Digital transformation was measured using a Digital Transformation Index (DTI), calculated through textual analysis of Chinese companies annual reports by counting digitalization-related keywords followed by logarithmic transformation. Data processing, analysis, and modeling were performed using Python. Results demonstrate that a 0.1-unit increase in DTI correlates with approximately 1.14% growth in operating profit. Significant industry differentiation and nonlinear effects were identified, with the impact substantially intensifying during advanced transformation stages.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0