Microeconomics and raw material price on capital structure adjustment through dynamic target in Indonesian textile industries
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the effects of company-specific macroeconomic fluctuation in raw materials prices on the speed of adjustment through dynamic targeting capital structure on textile companies listed on the Indonesia Stock Exchange during 2012 and the second quarter of 2020. Using panel data regression of the fixed-effect method, we discovered that the speed of adjustment varies in each industry and period. Textile companies listed on the Indonesia Stock Exchange adjust their capital structure through a dynamic target of 53.3% per year. It takes 1 year and 10 months to close the target capital structure. The factors that determine the target capital structure include company size, tangibility, liquidity and growth opportunity, asset utilization, as well as retained earnings. On the other side, factors that contribute to the speed of adjustment include company size, growth opportunity, earnings volatility, asset utilization, retained earnings, distance to the target, and economic growth. Other factors that also affect the speed of adjustment include fluctuations in the prices of cotton and crude oil. The result of this study is expected to provide an optimal capital structure formulation to the textile industries in Indonesia to finance companies’ operational activities and growth opportunities effectively. This study also provides an overview of how textile companies make capital structure adjustment, as there are changes in company-specific factors, macroeconomic conditions, and fluctuation in raw material prices.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».