Impact of COVID-19 on financial performance of logistics firms: evidence from G-20 countries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to contribute to the extant literature on logistics by investigating the interrelationship between the financial performance of listed logistics firms and the COVID-19 and compare the logistics firms’ financial performance of G-20 countries during the pandemic period. Design/methodology/approach To conduct the confirmatory analysis by testing the hypotheses formulated for this study, data have been collected from Bloomberg of all logistics firms from G-20 countries. This paper gathered the first quarter from 2010 until the last quarter of 2020 as the research sample to examine the pandemic impact on financial performance. Findings The results show that the financial performance of logistic firms was significantly higher during 2020. Overall, the country-wise findings corroborated with the main results and the financial performance of 14 countries’ logistic firms out of 20 ones analysed has been significantly elevated, during the pandemic period. However, this paper has found out a negative financial performance of the logistics firms during the COVID-19 period in six countries (Germany, Korea, Russia, Mexico, Saudi Arabia and the UK), which support the second proposition. Research limitations/implications The study’s results were important as they highlighted the role of logistics firms in offering insights to academics, practitioners, policymakers and logistic firms’ stakeholders. For future research, this paper suggests including some other variables that might influence firm performance and that have not been considered in this study, which is a limitation, and going more deeply into the logistics sector by comparing the financial performance of the sub-sectors. Practical implications As the importance of logistics services during the pandemic period is relevant, this study may provide significant insights because the logistics firms play a crucial role by anticipating to ensure the supply of essential items such as food, medicine, then supporting for the continuity of supply chains. The view of finance impacts during the pandemic may provide insightful perspectives for logistics companies, allowing them to understand those impacts and better prepare for likely disruption events such COVID-19 pandemic. Originality/value This paper is novel considering that it is unique in evaluating logistics firms’ financial performance from a global perspective, considering the context of this historical 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».