Profitability variations and disparity in automobile sector: A case of leading Indian Automobile companies
Notice bibliographique
Résumé
The Indian automobile sector is the biggest market and emerging by displacing some advanced countries. The Indian automobile sector contributes positively and progressively to the growth and development of the Indian economy. The study is based on secondary data and considers the financial statements available on concerned websites. Ratio analysis, ANOVA (Analysis of Variance), CV (Coefficient of Variation), and rank correlation applied to analyze the data extracted from the financial statements of leading Indian automobile companies. The study reveals that there is a significant difference in the profitability of the Leading Indian automobile companies for the period 2011 to 2020. There is a moderate positive relational relationship between PBDIT(Profit Before Depreciation, Interest, and Tax) ratio and PBIT(Profit Before Interest and Tax) ratio and their variability while PBT ( Profit Before Tax) ratio and PAT ( Profit After Tax) ratio and their variability positively and highly correlated. This reveals that manufacturing expenses and depreciation do not affect profitability while profitability governs the interest and taxes of the leading Indian automobile companies. The study suggests a possible reduction in all direct and indirect costs, optimum cost of capital, or low cost of capital structure can be considered to avoid excessive burden against the profits of the negative performing leading Indian automobile sector companies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».