Efficient working capital management, bond quality rating, and debt refinancing risk
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the impact of efficient working capital management (WCM) on a firm’s bond quality ratings (BQR) and debt refinancing risk (RFR). Design/methodology/approach To fulfill its purpose, this study adopted a co-relational research design. Additionally, the COMPUSTAT of Wharton Research Data Services was used to collect data from American production firms for a period of five years (from 2013 to 2017). Findings The results of this study suggest that efficient WCM does, in fact, play a role in improving BQR of American production firms. Furthermore, the findings go on to suggest that efficient WCM plays a very little role in reducing RFR for American production firms. Research limitations/implications This is a correlational study that investigated the presence of an association between efficient WCM and firms’ BQR and between efficient WCM and RFR. However, the two do not necessarily share a causal relationship. Moreover, the findings of this study may only be generalized to firms that are similar to those that were included in this research. Originality/value This study contributes to the literature on financial factors that improve a firm’s BQR. Firms should consider maintaining an optimal net working capital as it improves BQR. Moreover, the findings of this study may prove useful for financial managers, investors, financial management consultants and other stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».