More specifically, we determine in

More specifically, we determine in which quadrant (defined by the first, second (median) and third quartiles) we can locate the company, for the ID ratio (split up per inventory type), as well as for the ROA ratio. We can then aggregate these results over all sectors by summing the observations in each combination of ID quadrant and ROA quadrant. Dividing these results by the total number of companies, we obtain a table with the probabilities that a random company belongs to each quadrant.

However, it is more interesting for our analysis to consider the conditional probabilities that a company is financially a good or bad performer given its inventory performance. These results can be found in tables 6 through 8. Let us consider the extreme cases (first and last quadrant for ID combined with first and last quadrant for ROA). For raw materials and finished goods we observe that a bad inventory performance usually leads to a bad financial performance (respectively 31% and 29% chance) whereas companies with a relatively good ID ratio within their sector usually also have a relatively high ROA (27% and 31%). Similar results hold for work in process inventories but here the companies in the second lowest ID quadrant perform best.

Kết quả (Việt) 1:

Cụ thể hơn, chúng tôi xác định trong góc phần tư (được xác định bởi lần đầu tiên, thứ hai (trung bình) và thứ ba quartiles) chúng tôi có thể xác định vị trí các công ty, cho tỷ lệ ID (chia cho mỗi loại hàng tồn kho), cũng như tỷ lệ ROA. Chúng ta sau đó có thể tổng hợp các kết quả này trên tất cả các lĩnh vực bằng cách tổng hợp các quan sát trong mỗi sự kết hợp của các ID quadrant và ROA quadrant. Cách chia các kết quả của tổng số công ty, chúng tôi có được một bảng với các xác suất mà một công ty ngẫu nhiên thuộc về mỗi góc phần tư.Tuy nhiên, nó là thú vị hơn cho chúng tôi phân tích xem xét các xác suất có điều kiện mà một công ty tài chính là một biểu diễn tốt hay xấu cho hiệu suất hàng tồn kho. Những kết quả này có thể được tìm thấy trong bảng 6 đến 8. Chúng ta hãy xem xét các trường hợp cực đoan (góc tọa độ đầu tiên và cuối cùng cho ID kết hợp với góc tọa độ đầu tiên và cuối cùng cho ROA). Cho các nguyên liệu thô và thành phẩm, chúng tôi quan sát rằng hiệu suất xấu hàng tồn kho thường dẫn đến một hiệu suất tài chính xấu (tương ứng 31% và 29% có thể có) trong khi các công ty với một tỷ lệ ID tương đối tốt trong lĩnh vực của họ thường cũng có một ROA tương đối cao (27% và 31%). Kết quả tương tự giữ cho công việc trong quá trình hàng tồn kho, nhưng ở đây các công ty trong góc phần tư thứ hai thấp nhất ID thực hiện tốt nhất.

Kết quả (Việt) 2:

Cụ thể hơn, chúng tôi xác định, trong đó góc phần tư (được định nghĩa bởi người đầu tiên, thứ hai (trung bình) và tứ phân vị thứ ba), chúng tôi có thể xác định vị trí các công ty đối với các tỷ số ID (được chia theo từng loại hàng tồn kho), cũng như tỷ lệ ROA. Sau đó chúng ta có thể tổng hợp các kết quả trên tất cả các lĩnh vực bằng cách tổng hợp các quan sát trong mỗi sự kết hợp của góc phần ID và ROA góc phần tư. Chia những kết quả của tổng số các công ty, chúng tôi có được một bảng với các xác suất mà một công ty ngẫu nhiên thuộc về mỗi góc phần tư. Tuy nhiên, nó là thú vị hơn để phân tích của chúng tôi để xem xét xác suất có điều kiện rằng một công ty tài chính một người biểu diễn tốt hay xấu cho hiệu suất hàng tồn kho của mình. Những kết quả này có thể được tìm thấy trong bảng 6 đến 8. Chúng ta hãy xem xét các trường hợp cực đoan (đầu tiên và góc phần tư cuối cùng cho ID kết hợp với góc phần tư đầu tiên và cuối cùng cho ROA). Đối với nguyên liệu và thành phẩm, chúng tôi nhận thấy rằng một hiệu suất hàng tồn kho xấu thường dẫn đến một hiệu suất tài chính tồi tệ (tương ứng 31% và 29% cơ hội) trong khi các công ty có tỷ lệ ID tương đối tốt trong lĩnh vực của họ thường cũng có một ROA tương đối cao (27% và 31%). Kết quả tương tự giữ cho công việc hàng tồn kho quá trình nhưng ở đây các công ty trong các góc phần tư ID thấp thứ hai thực hiện tốt nhất.