Financial performnce evaluation of automobile industry: A comparative study of the selected automobile companies in India
Notice bibliographique
Résumé
The Indian automotive industry has emerged as a ‘sunrise sector’ in the Indian economy. India is emerging as one of the world's fastest growing passenger car markets and second largest two wheeler manufacturer. It is also home for the largest motor cycle manufacturer and fifth largest commercial vehicle manufacturer. India's passenger car and commercial vehicle manufacturing industry is the sixth largest in the world, with an annual production of more than 3.9 million units in 2011. According to recent reports, India overtook Brazil and became the sixth largest passenger vehicle producer in the world (beating such old and new auto makers as Belgium, United Kingdom, Italy, Canada, Mexico, Russia, Spain, France, Brazil), grew 16 to 18 per cent to sell around three million units in the course of 2011–12. In 2009, India emerged as Asia's fourth largest exporter of passenger cars, behind Japan, South Korea, and Thailand. In 2010, India beat Thailand to become Asia's third largest exporter of passenger cars. In this juncture, the researchers in this study have made an attempt to compare the financial performance of top automobile companies operating in India. Five top automobile companies have been taken for this study. Even though there are many more automobile companies in India, the scope of the study confined to only five companies operating in India. The entire study is based on the secondary data, procured and extracted from the financial statements of the selected companies covering a period of five years from 2008 to 2012.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».