MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7065445970

Effect of working capital management in Toronto exchange on oil and gas sector profitability / Noor Syazwani Hayati Azman

2017· other· en· W7065445970 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon and Solar Cell Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionDemotionWork (physics)WindageCircumstantial evidence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working capital is a crucial element in order to manage the liquidity of the firms effectively. Working capital used to track the asset and liabilities of companies. It is also necessary which helping companies to make short-term decisions. The aim of carried out this research is to examine the factor affecting working capital management of oil and gas sector in Toronto Exchange that is cash conversion cycle (CCC), current ratio (CR), debt ratio (DR) and sales growth (SG) toward the return on total asset (OI) of the firms. A panel data of 10 firms selected based on its price to book value consists of five (5) from oil and gas companies and another five (5) from energy services companies. This research will be conduct in period of fifteen (15) years that is from year 2002 to 2016. This research use Ordinary Least Square (OLS) method of analysing the panel data. From this, it will be estimate that the variables of cash conversion cycle (CCC) and sales growth (SG) will have a positive relationship with profitability of firms. While variables of current ratio (CR) and debt ratio (DR) will have a negative relationship toward return on total asset. Thus, the length of period taken to liquid their asset and sales generated by companies related to improve the performance of the firms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUiTM Institutional Repositories (Universiti Teknologi MARA)Même sujetSilicon and Solar Cell TechnologiesTravaux en français237 207