Accounting and Macroeconomic Variables Explaining Investment: An Empirical Study with Panel Data in the Portuguese Textile Sector
Notice bibliographique
Résumé
This study analyses the variables that influence investment in a sample of small, labour-intensive companies in a sector that is highly dependent on external demand and the world economy. The aim is to test the three traditional theories of investment (neoclassical theory, free cash flow theory and agency theory), as well as consider the existence of other variables endogenous and exogenous to the company, in order to obtain a model that is appropriate to the reality of the companies in the sample, which consists of 3859 companies in the Portuguese textile sector, for the period from 2010 to 2022. Although there are many studies on the subject, the sample of companies used is different from the others, presenting a unique perspective for understanding investment dynamics in this type of company. The methodology used involves estimating panel data models using the GMM method. The results show that there is a statistically significant and negative relationship between liquidity and asset turnover and investment, so the free cash flow and neoclassical theories, respectively, are partially verified. The agency theory is not confirmed. Other variables are significant in explaining investment: the debt structure is statistically negative, while the size of the company, the GDP and the interest rate are statistically positive. Return on assets proved not to be statistically significant in explaining investment. To summarise, the study highlights the need for financial strategies adapted to the unique characteristics of small businesses.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».