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Enregistrement W2180918614 · doi:10.5539/ijef.v7n12p1

Capital Structure and Firms’ Performance: Evidence from Vietnam’s Stock Exchange

2015· article· en· W2180918614 sur OpenAlexvenueno aff
Tristan Nguyen, Huy-Cuong Nguyen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Monetary economicsCapital structureStock exchangeBusinessDebtBankruptcyStock (firearms)Maturity (psychological)Debt ratioFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Our paper examines what impact capital structure has on firms’ performance in selected firms listed on HCMC Stock Exchange. The data is collected from 147 listed companies during the period from 2006 to 2014. The study not only checks the impact the level of leverage has on firms’ performance, which is found to be negative in this study, but it also uses the short-term and long-term debt ratios to see the effect of debt maturity. However, there is no difference whether it is short-term or long-term. Tangibility is found to be negative with a very high proportion on average. With the suggestion that companies might invest too much in fixed assets and there is a lack of efficiency, this could be the alert for firms to improve their management process. Size and growth are found to be positive, since larger firms have lower costs of bankruptcy and higher growth rates associate with higher performance. Moreover, the study also adds the effects of industry and macroeconomics, and the result shows a correlation between the two factors and firms’ performance.</p>

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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