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Enregistrement W4398255646 · doi:10.5430/afr.v13n2p142

Working Capital Management and Financial Performance: Evidence from Nigeria’s Public Listed Manufacturing Companies

2024· article· en· W4398255646 sur OpenAlexvenueno aff
Ibrahim Shuayb Kademi, Norhayati Alias, Noor Hasniza Haron, Raziah Bi Mohamed Sadique

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWorking Capital and Financial Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinanceWorking capitalCapital (architecture)Financial managementAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working capital management is important in corporate finance and considerably impacts organizational profitability. The study investigates how working capital management impacts the performance (specifically in the context of financials) of publicly traded manufacturing companies listed on the Nigeria Stock Exchange (NSE). Data collected for this study was analyzed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) based on the sample of 18 manufacturing companies for five years from 2013 to 2017. Working capital management is important for all organizations as it can considerably impact profitability and financial performance. The linear regression study revealed a notable positive correlation between the Account Payable Period and profitability. An escalation in the duration of accounts payable is associated with increased profitability. The second regression model conclusion indicates that a reduction in the duration (days) to collect sales from consumers is linked to a reduction in the profit since accounts receivable are negatively and insignificantly correlated with profitability. The third discovery in this study revealed an insignificant adverse relationship between the conversion period for inventory and profitability. Manufacturing companies need to turn their inventory into sales to increase profits promptly. This analysis revealed an insignificant inverse correlation between the conversion cycle for cash and profitability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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