MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285297945 · doi:10.55365/1923.x2022.20.5

An Application of X-score Model to Analyse Factors Affecting Financial Risk of Medical Companies Listed on Vietnam Stock Market

2022· article· en· W4285297945 sur OpenAlexvenueno aff
Linh Tran, Hau Thi Vu, Thuong Nguyen

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Distress and Bankruptcy Prediction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticollinearityProfitability indexBusinessStock marketActuarial scienceDescriptive statisticsFinancial riskRegression analysisMarket riskEconometricsFinanceEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyses the factors affecting the company's financial risk measured by X-score model The study focuses on designing research hypotheses, using descriptive statistics analysis and applying regression models between the company's financial risk and the independent variables. After determining the appropriate model to examine the determinants of company's financial risk, the necessary tests to detect Multicollinearity, Autocorrelation, and Heteroskedasticity problems are performed. The analysis results show that listed medical companies has a negative relationship with company's profitability, asset's structure, efficiency and company's age. From the research findings, the study provides recommendations for medical companies listed on Vietnam stock market to efficiently manage the company's financial risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReview of Economics and FinanceMême sujetFinancial Distress and Bankruptcy PredictionTravaux en français237 207