Unveiling the quantitative impact of capital structure on firm value: A study of manufacturers of food, produce companies in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of capital structure on firm value within the food manufacturing sector of South Africa, addressing a critical gap in the literature on emerging markets. Using a balanced panel dataset of eight listed firms from 2007 to 2018, the research utilizes panel regression models—Common Effect (CEM), Fixed Effect (FEM), and Random Effect (REM)—with the Hausman test indicating REM as the optimal choice. Key findings demonstrate that profitability (RA), debt-to-equity ratio (DE), and firm size (FS) significantly enhance stock prices at a 1% significance level. In contrast, liquidity (CR) negatively affects stock prices (10% significance), while asset growth (AG) shows no significant impact. These results challenge traditional capital structure theories, emphasizing that South African firms strategically use debt for tax advantages despite market volatility, a stark contrast to developed economies where liquidity is typically prioritized. The study highlights the contextual significance of macroeconomic factors, such as energy shortages and regulatory policies (e.g., Black Economic Empowerment), in influencing financing decisions. By bridging the gap between classical theories and emerging market dynamics, this research provides actionable insights for policymakers to encourage sustainable capital structures, for investors to reconsider the role of liquidity in volatile environments, and for the government to develop better policies to support businesses. This research is novel; it is among the first to investigate the link between firm value and capital structure specifically for food manufacturing companies in South Africa over 12 years. It is distinctive because it frames capital structure choices within the unique industrial and economic environment of South Africa, contributing a framework for optimizing firm value in similar emerging markets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».