Efficiency and Determinants of Capital Structure in the Greek Pharmaceutical, Cosmetic and Detergent Industries
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate the relationship between a firm’s capital structure (i.e., leverage) and its operating environment, taking into account firm (i.e., efficiency, asset structure, profitability, size, age and risk) and industry effects. For a sample of Greek pharmaceutical, cosmetic and detergent (PCD) enterprises, firm efficiency was estimated using bootstrapped data envelopment analysis (DEA), and a leverage model was produced using ordinary least squares (OLS) regression. The findings confirm the significance of firm efficiency (i.e., the franchise-value hypothesis over the efficiency-risk hypothesis) and asset structure on leverage. Efficiency and overall and short-term leverage have a significant negative relationship, indicating that more efficient firms tend to choose a relatively low debt ratio. Pharma firms are more affected since they are less efficient than cosmetics and detergents firms. Furthermore, asset structure and short- and long- term leverage have a significant negative and positive relationship, respectively, indicating that the firms with more tangible assets have less short-term debt and more long-term debt in their capital structure. Cosmetic and detergent firms, which have slightly more tangible assets than pharma firms, appear to be able to substitute high-cost, short-term debt with the low-cost, long-term debt by using such assets as collateral.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».