The Risk Comparison between Large Enterprises and SMEs on Chinese Pharmaceutical Industry: Based on the Solvency Indicators/ COMPARAISON DES RISQUES ENTRE GRANDES ENTREPRISES ET PME DE L'INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE CHINOISE: BASÉE SUR LES INDICATEURS DE SOLVABILITÉ
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The development of Medium and small enterprises (SMEs) in China are feeing many difficulties to overcome its economic contradictions and problems. Financing will bear the brunt. As the SME's own characteristics, which is small and the controllable resources are scarcer, often are growing rapidly, and require large capital investments. The current situation of SME financing is not good. The paper contributes using the basic method of statistical analysis of variance according to the research on financing difficulties of SMEs in relation to their business risks. Firstly the solvency indexes reflect the businesses are illustrated. Secondly, the paper introduces the basic principles of variance analysis and homogeneity of variance test and variance analysis of multiple comparisons. Finally the use of SPASS on the pharmaceutical industries' solvency targets is analysed through the financial indicators related to SMEs' finance difficult situation verified whether the risk of their operations has a significant impact. Keywords: SMEs; finance difficulty; operation risk; variance analysis; solvency ability. Resume: Le developpement des petites et moyennes entreprises (PME) en Chine est en train de faire face a de nombreuses difficultes pour surmonter les contradictions et les problemes economiques. Le financement fera les frais. Comme les caracteristiques propres des PME, elles sont petites, leurs ressources controlables sont plus rares, elles ont une croissance de plus en plus rapide et ont besoin de gros investissements. La situation actuelle du financement des PME n'est pas tres bonne. Le present article utilise une methode de base de l'analyse statistique de la variance en fonction de la recherche sur les difficultes de financement des PME par rapport a leurs risques d'affaires. Tout d'abord, les indices de solvabilite refletant les affaires sont illustres. Ensuite, l'article presente les principes de base de l'analyse de la variance, l'homogeneite du test de variance et l'analyse de la variance des comparaisons multiples. Enfin le SPASS a ete utilise pour analyser les objectifs de solvabilite des industries pharmaceutiques a travers les indicateurs financiers lies a des difficultes de financement des PME afin de verifier si le risque de leurs activites a un impact significatif. Mots-cles: PME; difficulte de financement; risque de fonctionnement; analyse de la variance; capacite de solvabilite (ProQuest: ... denotes formulae omitted.) 1. INTRODUCTION According to the end of November 2009 data, there are 9,718,900 domestic-funded enterprises (including private enterprises), and 4,341,000 forgeign-invested enterprises, and 3,184,020 individual businesses in china. SMEs in China weighted more than 99%, more than 40 million. The industrial output value, profits and taxes, exports have accounted for the country's 60%, 50% and 68% respectively. SMEs provided 75% job opportunities. The financing difficulties of SMEs has become the hotspot, has restricted the further development of SMEs in China. Financing difficulties of SMEs whether increases their operation risk is very important. The paper will explore the links between financing difficulties and operational risk of SMEs. Financial indicators refer to the collection of financial informations and illustration of financial activities which reflect production and operation process and outcome of economic indicators. Financial indicators is the datas in the calculation indexs through company's financial report. Solvency ability is the capacity to repay corporate debt (including principal and interest) within maturity. Repayment of debts in due date is an important indicator reflects the financial situation good or bad. Common indicators include: current ratio, quick ratio, asset-liability ratio, equity ratio. Current Ratio = current assets / current liabilities. The indicators reflect the company's capacity to repay short- term debt. …
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».