Analysing the Impact of Crises on Financial Performance: Empirical Insights from Tourism and Transport Companies Listed on the Bucharest Stock Exchange (during 2005–2022)
Notice bibliographique
Résumé
To adapt to the business environment, organisations adhere to management strategies capable of removing the effects of negative events, transforming themselves into resilient organisations. Physical and mental difficulties are the consequences of recent corporate developments, and protecting these organisations is a significant concern for managers. Using regression analysis of panel data, we evaluate the effectiveness and performance of 34 tourism and transport companies listed on the BSE in the 2005–2022 period by testing the effect of leverage on financial performance. Then, we focus on identifying the effects of recent crises (the global financial crisis of 2007–2008 and the COVID-19 pandemic) on financial performance and, implicitly, on organisational resilience. The findings suggest that the research hypotheses were partially validated, noting that the indicators included in the study registered significant decreases for the COVID-19 crisis period compared to the global financial crisis period. The paper provides information on measuring the resilience of companies through their ability to withstand the global financial crisis and the crisis triggered by the COVID-19 pandemic. This study is also among the first to examine the role of financial crises in the leverage and financial performance relationship in Romania.
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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 | 0,000 |
| 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 ».