The Influence of Cash Flow Patterns on Random Organizational Development in Nigerian Listed Companies
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to examine whether companies’ life cycle stages follow a random or sequential developmental pattern using their cash flow patterns. That is to ascertain the optimum life cycle stage of Nigerian companies. Data were obtained from the sampled firms annual reports and accounts, which comprises 79 listed companies on the Nigerian Stock Exchange (NSE) from 2009 to 2013 financial years. The cash flow patterns of the firms were thematically analysed as a proxy of developmental patterns, and transition rates between developmental stages were determined. The study reveals that Introduction firms at T0 transited quickly to the Mature stage (70% in T1 through T3), whereas Growth firms developed most rapidly into Shakeout firms (38% at T1). The Mature stage was most stable; 57–65% of firms in this stage at T0 remained so. By contrast, 60% of Decline firms remained in this stage at T1 before transiting to the Mature and Growth stages at T3 and then ultimately fading away at T4, leaving only the Introduction (20%) and Decline (20%) stages. Thus, the development of firms from one life cycle stage to another is random and not sequential. The study, therefore, recommends that Nigerian companies experience their optimum life cycle stage at the matured stage and firms should employ the use of cash flow patterns to identify their business life cycle stage as this will enable companies to apply strategies to sustain themselves at a target stage of the life cycle.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».