Power Outages in Ghana: Did They Have an Effect on the Financial Performance of Listed Firms?
Notice bibliographique
Résumé
The paper seeks to find out whether the recent power outages in Ghana had a negative effect on listed firms.. Out of 35 listed firms in Ghana, 25 were purposively chosen as the sample size for the study. The research design was explanatory and employed quantitative methods that enabled comparison of six years trend analysis of firms’ performance – ‘before’ and ‘during’ power outage periods. Key performance indicators measured were Revenue, Profitability and Growth Rate. Findings were that power outages did not have effect on revenue generation of listed firms and that contrary, they recorded higher maximum revenues for power outage periods. Again, an average growth rate of 122.26% for periods of power outages as against 79.0% mean growth rate for periods of consistent power established that power outages did not have an effect on the growth rate of listed firms. However, power outages had an effect on listed firms’ profitability and more so, accounted for increases in operational expenditure. Our findings on revenue generation and growth rate are unique in literature but that on revenue generation confirms earlier studies. We conclude that the effect of power outages on financial performance of listed firms in Ghana is mixed. To investors, we still recommend Ghana as an investment destination since power outages that beset the country were well managed and did not, to a large extent, have a negative effect on firms’ performances.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».