This study investigates uncertainty

This study investigates uncertainty levels of various industries and tries to determine financial ratios having the greatest information content in determining the set of industry
characteristics. It then uses these ratios to develop industry specific financial distress models.
First, we employ factor analysis to determine the set of ratios that are most informative in
specified industries. Second, we use a method based on the concept of entropy to measure the
level of uncertainty in industries and also to single out the ratios that best reflect the uncertainty levels in specific industries. Finally, we conduct a logistic regression analysis and derive
industry specific financial distress models which can be used to judge the predictive ability of
selected financial ratios for each industry. The results show that financial ratios do indeed echo
industry characteristics and that information content of specific ratios varies among different
industries. Our findings show diverging impact of industry characteristics on companies; and
thus the necessity of constructing industry specific financial distress models.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu này điều tra các cấp không chắc chắn của các ngành công nghiệp và cố gắng để xác định tỷ lệ tài chính, có nội dung thông tin lớn nhất trong việc xác định các thiết lập của ngành công nghiệpđặc điểm. Sau đó sử dụng các tỷ lệ phát triển các ngành công nghiệp cụ thể distress tài chính mô hình.Trước tiên, chúng tôi sử dụng yếu tố phân tích để xác định các thiết lập của tỷ lệ đặt thông tin trongxác định các ngành công nghiệp. Thứ hai, chúng tôi sử dụng một phương pháp dựa trên khái niệm dữ liệu ngẫu nhiên để đo cácmức độ của sự không chắc chắn trong các ngành công nghiệp và cũng có thể để duy nhất trong các tỷ lệ tốt nhất phản ánh mức độ không chắc chắn trong ngành công nghiệp cụ thể. Cuối cùng, chúng tôi tiến hành một phân tích hồi quy logistic và lấy đượcMô hình distress tài chính cụ thể ngành công nghiệp mà có thể được sử dụng để đánh giá khả năng tiên đoán củatỷ lệ tài chính được lựa chọn cho mỗi ngành công nghiệp. Kết quả cho thấy rằng tỷ lệ tài chính thực sự echođặc điểm của ngành công nghiệp và nội dung thông tin của tỷ lệ cụ thể khác nhau giữa khác nhaungành công nghiệp. Chúng tôi hiển thị kết quả phân tác động của các ngành công nghiệp đặc điểm vào công ty; vàVì thế sự cần thiết phải xây dựng các mô hình cụ thể distress tài chính công nghiệp.

Kết quả (Việt) 2:

Nghiên cứu này khảo sát mức độ không chắc chắn của các ngành công nghiệp khác nhau và cố gắng để xác định tỷ lệ tài chính có nội dung thông tin lớn nhất trong việc xác định các thiết lập của ngành công nghiệp
đặc trưng. Sau đó sử dụng các chỉ số này để phát triển ngành công nghiệp cụ thể mô hình khủng hoảng tài chính.
Đầu tiên, chúng tôi sử dụng phân tích yếu tố để xác định các thiết lập các tỷ lệ đó là thông tin nhất trong
ngành công nghiệp quy định. Thứ hai, chúng tôi sử dụng một phương pháp dựa trên khái niệm entropy để đo
mức độ không chắc chắn trong các ngành công nghiệp và cũng để duy nhất ra các tỷ lệ mà tốt nhất phản ánh mức độ không chắc chắn trong các ngành công nghiệp cụ thể. Cuối cùng, chúng tôi tiến hành một phân tích hồi quy logistic và lấy được
ngành công nghiệp cụ thể mô hình khủng hoảng tài chính có thể được sử dụng để đánh giá khả năng tiên đoán của các
tỷ số tài chính được lựa chọn cho từng ngành. Kết quả cho thấy tỷ lệ tài chính làm thực sự vang
đặc điểm ngành công nghiệp và nội dung thông tin của các tỷ lệ cụ thể khác nhau trong các nhóm
ngành công nghiệp. Những phát hiện của chúng tôi cho thấy tác động phân kỳ đặc điểm ngành công nghiệp trên công ty; và
do đó sự cần thiết phải xây dựng mô hình khủng hoảng tài chính cụ thể ngành công nghiệp.