Determinants of Capital Structure and Speed of Adjustment: Evidence from Iran and Australia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated different companies’ capital structures using a comparative approach in a developing country (Iran) and a developed country (Australia). The purpose of this study was to identify the factors affecting the capital structure based on the company's characteristics in Iran and Australia. The main characteristics of the companies used in this research are mainly based on the variables used in Pecking order theory and the Trade-off theory namely tangibility, firm size, profitability, and business risk. Three other variables including liquidity, asset utilization ratio and speed of adjustment were also investigated. Two indicators of total debt ratio and long-term debt ratio have been used as corporate leverage index. The population of this study included 178 Iranian companies listed on Iran's stock exchange and 187 Australian companies listed on Australia’s stock exchange from 2009 to 2015. To test the hypotheses, Panel data and Eviews software were used. To ensure robustness of the results, the speed of adjustment was estimated using GMM and OLS (with fixed and random effects).The results of this study showed that dynamic trade-off theory could better explain the changes in capital structure in Iran and Australia. The results also revealed significant differences in factors affecting the capital structure in Iran and Australia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».