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Enregistrement W4401225359 · doi:10.54254/2754-1169/110/2024ed0143

Capital Structure, Industry Differentiation, and Firm Performance

2024· article· en· W4401225359 sur OpenAlexaff
Yifang Xu

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Management and Political Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital structureBusinessFinanceFinancial capitalEconomic capitalCost of capitalProfitability indexMonetary economicsDebtPhysical capitalIndustrial organizationEconomicsFinancial systemMarket economyHuman capitalMicroeconomicsProfit (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of capital structure on firm performance, highlighting industry-specific differences and the influence of economic and regulatory environments. Capital structure, particularly the debt-to-equity (D/E) ratio, plays a critical role in financial management, affecting both profitability and financial risk. The Modigliani-Miller theorem serves as a theoretical foundation, positing that in the absence of taxes, a firm’s value is unaffected by its capital structure. However, real-world applications reveal significant variations due to tax considerations, market imperfections, and industry-specific factors. Developed countries, with mature financial markets and stable economic conditions, allow firms to optimize their capital structures using diverse financing instruments. In contrast, firms in developing countries face higher financial risks and rely more on internal and short-term financing due to economic instability, high interest rates, and underdeveloped financial markets. Industry characteristics further influence capital structure; capital-intensive industries often have higher D/E ratios due to the need for significant investment in technology and infrastructure. The study underscores the importance of tailoring capital structure strategies to specific market conditions and industry needs to enhance financial stability and performance. Policymakers and business leaders must navigate these complexities to foster sustainable growth and minimize financial risks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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