Determinan Nilai Perusahaan Sebelum dan pada Masa Pandemic Covid-19
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to see the condition of companies in the consumer goods industry sector before the pandemic and during the pandemic using indicators such as Current Ratio, Debt to Equity Ratio (DER), Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Net Profit Margin ( NPM) and company size against firm value. In the period before and during the Covid-19 PandemicThe method used in this research is quantitative method using secondary data from the company's financial statements for the first quarter until third quarter of 2019 and 2020 using regression method and different test Paired Sample t Test. . The results of this study indicate that (1) the Current Ratio before the Covid-19 pandemic had a significant negative effect on firm value, while Current The ratio during the Covid-19 pandemic did not have a significant effect on the firm value variable, (2) the Debt to Equity Ratio before the Covid-19 pandemic had a significant negative effect on the firm value variable, while the Debt to Equity Ratio during the Covid-19 pandemic had no significant effect on company value, (3) Return on Assets before and during the Covid-19 pandemic did not have a significant effect on the firm value variable, (4) Return on Equity before and during the Covid-19 pandemic had no significant effect on firm value, (5) Net Profit margin has a significant negative effect on firm value before and during pandemi Covid-19, and (6) company size has a significant positive effect on company value before and during the Covid-19 pandemic.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».