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Enregistrement W2255269522 · doi:10.17722/ijme.v5i3.818

Leverage, Risk & Choice Of Capital Structure: An Empirical Case From India

2015· article· en· W2255269522 sur OpenAlexvenueno aff
Gurnam Singh Rasoolpur

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Excellence · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital structureLeverage (statistics)Monetary economicsDebtBasis pointDebt-to-equity ratioEconomicsEquity (law)Return on equityReturn on assetsBusinessOperating leverageFinancial economicsFinancial systemFinanceInterest rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present empirical paper studies the leverage, risk and choice of capital structure in India through a case of MRF Ltd. from tyres & tubes industry of the Indian corporate sector which covers a time period of ten years (effective nine years) extending from the year 1982-83 to 1991-92 where the company is lying in the top of tyres & tubes industry of the Indian corporate sector on the basis of sales for the year 1991-92 for the purpose of our study. The study reveals that that debt-equity ratio2 and leverage ratio2 have been varying from 53.01 percent in the 1982-83 to 68.25 percent in the year 1985-86, each, with rising trend during the period under study, whereas, aggregate debt-equity ratio2 and leverage ratio2 of the company are worked out 63.71 percent, each, during the period under study. It is found that cost of debt on before and after tax basis (Kdbt & Kdat) has been declining over the period under study, whereas, aggregate cost of debt on before and after tax basis (Kdbt & Kdat) of the company is worked out 17.91 percent and 10.21 percent, respectively, during the period under study. It is observed that rate of return on net assets on before and after tax basis (ROIbt2 & ROIat2) and rate of return on total networth on before and after tax basis (RONbt & RONat) have been rising during the period under study. On aggregate basis, aggregate rate of return on net assets on before and after tax basis (ROIbt2 & ROIat2) is worked out 25.18 percent 14.35 percent, whereas, aggregate rate of return on total networth on before and after tax basis (RONbt & RONat) is worked out 38.42 percent and 21.90 percent, respectively, during the study period. Thus, it is concluded that the company is enjoying favourable leverage with regard to use of debt during seven out of nine years under study. Consequently, rate of return on total networth (RONbt & RONat) is higher than cost of debt (Kdbt & Kdat) and rate of return on net assets (ROIbt2 & ROIat2) on before and after tax basis in the above said seven years under study. It means that use of debt in the capital structure of the company has positive impact on the profitability of the company during seven out of nine years under study which consequently is contributing to the total networth of the company which ultimately is benefitting to the equity shareholders of the company. Leverage created through debt by the company is not generating risk for the company in the above said seven years under study because MRF Ltd. is able to cover the cost of debt (Kdbt & Kdat) on before and after tax basis from the rate of return on net assets (ROIbt2 & ROIat2) on before and after tax basis in the above said seven years under study. However, on aggregate basis, the company has also been experiencing favourable leverage with regard to use of debt on before and after tax basis during the period under study which further means that debt is behaving favourably during the period under study. It is also found that spread and net gain are positive when leverage impact is positive and vice-versa during the period under study. It is also found that effective tax rate born by the company is high, i.e. 43 percent, during the period under study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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