Revenue and operational, financial performance of the leading Indian automobile companies of India: A relational mutual analysis
Notice bibliographique
Résumé
The operational and financial performance of the business organization is to be measured by its revenue, profit-earning capacity, and financial soundness to pay its debts. The profit of a business organization depends on the level of activities or revenue while the earning capacity defines and accelerates the absolute profit. Also, the financial soundness facilitates the resources and working capital to run the business activities to earn the profit. The operational efficiency enhances the profit margin while financial soundness increases the absolute profit by lifting the production level. The financial resources, operational efficiency, and revenue govern the profit of a business organization. The Indian automobile industry is the most prominent and contributing sector in the Indian economy. The study considers the relationship of revenue and profitability, financial resources to determine the relationship and mutual governance of revenue and profitability and revenue and financial resources. Financial ratios and statistical tools i.e. gross profitability and mean, coefficient of variation, rank correlation, and fixed base index applied to analyze the data of leading Indian automobile companies for the period 2011 to 2020. The study finds that the profitability and growth of the smaller leading Indian automobile companies are better than the higher revenue companies. Total resources or capital employed governs the revenue of the Indian automobile companies. The study recommends the study of cost composition of products of lower revenue leading Indian automobile companies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».