Tourism Industry in Andhra Pradesh and Its Financial Performance – A Study of APTDC
Notice bibliographique
Résumé
Tourism industry across the globe is one of the fast-growing industries starting from holiday pay package to medical tourism. It was in the last quarter of the 1900's that increased attention was paid to the desirability of holiday with pay. Up to the beginning of 20th century, tourists traveled almost exclusively by rail and steam ship. Since the beginning of 2000s medical tourism also became familiar as days passed on. In Andhra Pradesh, the Tourism Corporation was incorporated during the year 1976 in the name of Travel and Tourism Development Corporation Pvt. Ltd and became a wholly-owned Government company in March, 1980. In the year 1998, the Andhra Pradesh Tourism Development Corporation (APTDC) was a loss-making unit. There was a strong move to even close down the Corporation. In the year 2002–2005, APTDC generated revenues totaling Rs.330 million, making it one of the best State run corporations and now making a strong bid to be the top Tourism Corporation in India. In this paper, an attempt has been made to analyze the Financial Performance of APTDC, using selected financial ratios. The purpose of this paper is to assess the long-term efficiency of the corporation with which its activities are being managed as well as short-term performance in terms of its ability to meet current obligations. The study is carried out for a period of seven (07) years commencing from 2001–02 to 2008–09.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».