Determinants of European telecom operators' capital structure
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the telecommunications services sector has made a remarkable contribution to the global economy, thereby attracting the interest of researchers. This study aims to examine the relationship between total leverage and its main components (short-term and longterm leverage) and firm-specific and country-specific factors affecting the capital structure of European telecom operators during 2009-2020. The observed period, beginning right after the world economic crisis in 2008, was characterized by a stable economy and the expansion of mobile communications, and the Internet and multimedia services. We used dynamic panel regression models with 9 explanatory and three dependent variables and concluded that liquidity, profitability, sales growth, assets turnover, cost of debt, and non-debt tax shield had a significant influence on the capital structure of European telecom operators. We found that total leverage and long-term leverage significantly depend on their previous year's values. Tangibility, size of firm, and country GDP growth rate were not significantly associated with the capital structure of telecom operators within the observed period. The findings about a dominant negative impact of liquidity and profitability, and the positive impact of sales growth on leverage, are in line with the postulations of the pecking-order theory. This study can be helpful to managers and other stakeholders in improving their understanding of the factors affecting the capital structure of telecom operators.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».