Sophisticated Capital Budgeting Decisions for Financial Performance and Risk Management—A Tale of Two Business Entities
Notice bibliographique
Résumé
Capital budgeting, particularly sophisticated decisions, is key to the financial performance and risk management of firms, yet academic studies have documented their relationship inconsistently. This study employs the fundamentals of resource-based view (RBV) and agency theories to investigate the impact of sophisticated capital budgeting decisions on financial performance and risk management of the firms of two different sizes, classified as small and medium enterprises (SMEs) and multinational corporations (MNCs). The empirical data of 590 Indonesian firms from between 2014 and 2023 were obtained and analyzed through the Generalized Method of Moments (GMM) technique. The results show that the usage of sophisticated capital budgeting decisions in investment appraisals of classified firms significantly improves their financial performance. Further analyses confirm that although sophisticated capital budgeting decisions are robust in resolving solvency issues, they appear less effective in reducing liquidity risks. The findings also elucidate that sampled firms may realize the financial benefits of sophisticated risk management. The mediation results highlighted that risk management has a significant and positive effect on the relationship between sophisticated capital budgeting decisions and financial performance. The present study contributes to corporate finance by validating the relevance of SCBDs in strategic financial planning and stable investments in firms of different sizes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».