Research on the relationship between economic efficiency and financial structure of enterprises based on multiple regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the financial structure is defined as two parts, asset structure and capital structure, with respect to the mechanism of enterprise financial management on the economic performance of enterprises.The multivariate regression model of asset structure and business performance is constructed with the dimensions of asset turnover efficiency and asset structure ratio.In order to represent the operating performance, total return on assets and return on net assets are chosen as the measures of operating performance and as the explanatory variables.It is proposed that there is a linear correlation between capital structure and corporate profitability, and the linear model between capital structure and corporate operating profitability is constructed.Combined with empirical tests to verify the relationship between asset structure or capital structure on business operations.The curve estimation method of the regression model is used to analyze the effects of inventory ratio, money fund ratio and fixed asset ratio in asset structure and capital structure on the total return on assets and return on net assets.The coefficients of fixed asset turnover on performance are 0.033 and 0.025 respectively, i.e., for every increase of 1 in fixed assets, total return on assets and return on net assets increase by 0.033 and 0.025.Similarly, the fixed asset turnover, inventory turnover, and the ratio of long term financial assets are positively correlated with the performance of the enterprise.The correlation coefficients of equity ratio and state-owned ratio of enterprise capital structure are positive, which bring positive impact on enterprise operating profitability.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».