Capital structure and sector competitiveness in companies listed on B3 during th COVID-19 crisis
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work is to evaluate the influence of the COVID-19 health crisis and the market competition of different sectors on the capital structure of Brazilian companies. Supported by trade-off and pecking order theories, a sample of Brazilian companies listed on B3 was used, referring to the 2nd quarter of 2018 to the 1st quarter of 2022. The determinant variables of the capital structure used were: profitability, size, tangibility, asset composition, growth, the competitiveness proxy, was measured by the Herfindahl-Hirschman index and the COVID-19 health Crisis Dummy. The method employed, due to the presence of heteroscedasticity and autocorrelation, was the Feasible Generalized Least Squares regression. The results supported the dynamics of indebtedness against the pecking order, where higher returns tend to need less external funding and the trade-off, showing that the relationship with greater tangibility and larger firms generally find it easier to obtain financing. Regarding the COVID-19 crisis, it is concluded that it had a positive influence analyzed by the market sector. The research contributes to a better understanding of capital structures in the face of the trade-off and pecking order and the COVID-19 health crisis
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».