Evaluating the Impact of Geopolitical Risk on the Financial Distress of Indian Hospitality Firms
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the effect of geopolitical risk (GPR) on the financial distress of tourism & hospitality firms in India. Using two-step GMM, this study evaluates the impact of GPR, GPR Threat, GPR Action and GPR India on financial distress using Altman score for emerging markets as proxy for financial distress. Further, robustness is checked using Żmijewski score and financial distress ratio as proxies for financial distress. The study is extended by examining the impact of GPR specifically on firm life cycle (age) and firm size and on private and public firms. Our empirical investigation demonstrates that all measures of geopolitical risk increase the chances of financial distress of hospitality firms and our findings are robust to alternative measures of financial distress. By considering GPR as an alternate measure of uncertainty in the hospitality industry, this study contributes to the emerging literature on the factors influencing financial distress of hospitality firms. The study also identifies three accounting measures for proxies of financial distress. Policymakers, regulators and management can pre-empt the impact of uncertain external factors by formulating suitable plans and measures as also for post recovery measures to safeguard firms against bankruptcy. Firms can plan their financing decisions and cash management proactively to reduce financial risk.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».