A Statistical Analysis of Companies’ Financing Strategies in Portugal during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to establish which sources of financing were used and the relevance of different banking products for Portuguese companies during the pandemic. We also intend to understand the determinants of companies’ financing options and what lies behind their decisions concerning the appropriate level of debt. A quantitative methodology was used, based on a questionnaire given to Portuguese companies to analyse different financing issues. The sample was composed of 1957 companies with a business volume of more than EUR 500,000 per year. The results show that Portuguese companies focused on managing liquidity and corporate risk. We found evidence that companies kept financing themselves by banking products such as in the pre-pandemic period, although 29.6% resorted to the LAE-COVID economy support line. Companies decide on the appropriate amount of debt based on the nature of the business, the phase of the life cycle in which the company is, the cash flows’ volatility, accounting results, credit rating, and fiscal benefits. Academicians and companies should master the concept of company financing and adopt strategies to consider the level of debt and refine the banking products to be used. Although the literature on business financial management usually claims that all crises are the same, the COVID-19 pandemic not only caused a recession but also forced people and companies to adapt to a new environment. Portuguese companies have shown resilience and focus on their adoption of good financing practices.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».