Comparison of Three Different Companies in the US. Retail Industry Based on Beta (β-risk) Analysis and Financial Statement Analysis: Costco vs. Walmart vs. Target
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to analyze the capital structure, business risk (levered vs. unlevered beta β), and financial statements in the U.S. grocery retailers to determine how their unique capital structure, risks, and financial characteristics explain the differences in their performance and investment returns. We chose three U.S. grocery stores: Costco, Walmart, and Target, each with a unique business structure. We conducted a detailed beta (β) analysis, both leveraged and unleveraged, as well as a dedicate financial statement analysis focused on ratio analysis. Liquidity, profitability, and solvency abilities were examined to determine if they depend on each retailer’s specific capital structure, risks, and characteristics, and how they would affect investors’ investment decisions. Our results reveal that the capital structure, or the level of financial leverage, and size of market capitalization play key roles in determining a company’s levered and unlevered beta (β). In addition, we found that Target has the highest investment return but exhibits substantially weaker sales and has a high liquidity risk. Costco exhibits significant low margins in both gross and operating, but has a lower level of debt and a greater ability to generate free cash flow. Walmart has the largest market capitalization, the lowest business risk (β) and return, but the large amount of debts it currently holds limits its free cash flow and ability to grow rapidly. Above all, it is advisable to invest in Costco rather than Target and Walmart under today’s unprecedented (post) Covid-19 pandemic context.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».