Evaluating the financial performance of listed REIT firms in South Africa: A 7-step DuPont model technique
Notice bibliographique
Résumé
This research paper presents empirical information about the use of the 7-step DuPont model in the context of publicly traded Real Estate Investment Trust (REIT) firms operating in South Africa. The DuPont model is a crucial paradigm for performance analysis, however, scholars have given its numerous parts varying ratings. As a result, it is now very necessary to examine it. The Generalized Least Square models (fixed effect and random effect) are used to evaluate the financial performance in a DuPont model context. The empirical study uses panel data from six REIT companies that are publicly traded on the Johannesburg Stock Exchange and spans the years 2005 through 2021. The findings of the study suggest a strong positive relationship between return on sales and return on equity. Additionally, a correlation was found, indicating a negative association between various operational items and return on equity. However, a notable positive correlation is shown between total asset turnover and return on equity. Contrary to the aforementioned findings, the fixed charge ratio, tax return, equity multiplier, as well as sales and management expenses, all reported an insignificant association with return on equity. The study avows that the seven-step DuPont model is the most appropriate model for assessing performance as it better explains the performance of listed REIT companies in South Africa. It may be inferred that the seven-step DuPont model provides a more comprehensive explanation of parameters associated with firms.
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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 | 0,000 | 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 ».