Notice bibliographique
Résumé
This article considered the effect of different variables in the form of 3 ratio of debt capital structure, the ratio of equity to total assets and the ratio of debt to equity based working capital and growth opportunities.This article from the purpose point of view is applied.The research is quasi-experimental research used a casual approach.The sample consists of all firms listed on Tehran Stock Exchange respectively.The study period is considered from 2009 to 2013.Using the sampling method to remove systematic, 90 companies formed the study population.Data research through data collection firms in the sample by reference to the financial statements, explanatory notes, weekly and monthly reports Dinasahm Stock Exchange and using the software, desert, ATMs do verify hypotheses were embargoed management and given the nature of information and data from past research that is based on actual data, the methods employed in this study, multivariate linear regression using data fusion panel.In this regard, used Excel and Views software's.Results showed that, between the debt ratio and debt-to-equity ratio of working capital there is no significant relationship and the ratio of equity to total assets working capital between the total assets of the working capital there is a positive and significant relationship.Also between the depth ratio and debt ratio to equity ratio there is a significant negative relationship and between growth opportunities and between the ratio of equity and total assets on growth opportunity there is positive and significant relationship.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,969 | 0,993 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».