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Enregistrement W2759434608 · doi:10.5430/ijba.v8n6p46

Cash Flow Problems Can Kill Profitable Companies

2017· article· en· W2759434608 sur OpenAlexvenueno aff
Derrald Stice, Earl K. Stice, James D. Stice

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperating cash flowCash flow statementCash flow forecastingCash flowCash managementCash and cash equivalentsCash conversion cycleBusinessFinanceCash on cash returnFree cash flowTerminal valueEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the cash flow statement has been required in public financial reports since 1988 in the United States (and since 1994 according to International Financial Reporting Standards), these important cash flow data are still often overlooked in standard financial analyses. Accounting net income measures economic performance which does not necessarily match up with the timing of cash flow. Many profitable businesses have been killed by cash flow problems, often in the start-up phase. A business has three types of cash flows: operating, investing, and financing. A key measure of cash flow health is free cash flow, the amount of operating cash flow generated in excess of the cash needed for important spending such as for capital expenditures. Managers must pay particular attention to the difference in timing between when cash is collected from customers from the sale of inventory and when cash must be paid to suppliers for the purchase of that inventory. A significant discrepancy between those numbers indicates a potential cash flow problem. Managers and owners of a business that is burning through cash spend much of their time worrying about cash flow survival and are therefore distracted from making the tactical and strategic decisions important to the long-run success of their business.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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