Can R&D expenditure avoid corporate bankruptcy? Comparison between Japanese machinery and electric equipment industries using DEA-discriminant analysis

This study compares data envelopment analysis-discriminant analysis (DEA-DA) with Altman's financial ratio analysis to identify the position of DEA-DA in financial performance analysis. Then, this study applies DEA-DA to examine whether Research and Development (R&D) expenditure influences the financial performance of Japanese machinery industry and electric equipment industry. The investigation of DEA-DA identifies that the R&D expenditure makes a positive impact on the financial performance of Japanese machinery industry, but it yields a negative impact on Japanese electric equipment industry. The result implies that the influence of R&D expenditure on financial performance (including the avoidance of bankruptcy) depends upon the type of a manufacturing industry. A rationale regarding why such a discrepancy has occurred between the two Japanese manufacturing industries is because the life cycle of electric equipments is shorter than that of the machinery products. Furthermore, the electric equipment industry faces more fierce competition than the machinery industry. This study suggests that the Japanese electric equipment industry needs R&D expenditure for competition in its global market. However, it is a high risk and high return investment. In contrast, the Japanese machinery is a technologically mature industry where the R&D expenditure influences positively its financial performance. In this sense, the R&D expenditure is a low risk and necessary investment.DEA Discriminant analysis R&D Japanese manufacturing Bankruptcy

PENGARUH CORPORATE GOVERNANCE DAN RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2010-2012

Penelitian ini dilakukan untuk menginvestigasi secara empiris hubungan antara rasio keuangan dan corporate governance terhadap kemungkinan terjadinya financial distress dengan menggunakan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2010-2012. Perusahaan yang dikategorikan sebagai perusahaan yang mengalami financial distress adalah jika perusahaan tersebut selama dua tahun mengalami net-operating income negatif. Data sampel yang ada dibentuk sesuai dengan prinsip kecocokan industri dan kecocokan ukuran perusahaan. Metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis pada penelitian ini adalah logistic regression. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rasio keuangan memiliki daya klasifikasi untuk dalam hubungannya dengan financial distress. Rasio keuangan yang berhubungan dengan financial distress antara lain : Debt Ratio, Current Ratio, Cash Flow ratio, Return on Assets, Operating Profit Margin, Gross Profit Margin, Gross Profit Growth, Long-Term Equity Investment to Networth dan Earnings per Share. Sementara itu, corporate governance tidak memiliki hubungan dalam financial distress. Hasil tersebut mungkin disebabkan sebagian besar perusahaan yang terdaftar di BEI adalah perusahaan keluarga, sehingga berdampak pada corporate governance tidak berjalan efektif.   &nbsp

PENGARUH CORPORATE GOVERNANCE DAN RASIO KEUANGAN TERHADAP FINANCIAL DISTRESS PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA TAHUN 2010-2012

Penelitian ini dilakukan untuk menginvestigasi secara empiris hubungan antara rasio keuangan dan corporate governance terhadap kemungkinan terjadinya financial distress dengan menggunakan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2010-2012. Perusahaan yang dikategorikan sebagai perusahaan yang mengalami financial distress adalah jika perusahaan tersebut selama dua tahun mengalami net-operating income negatif. Data sampel yang ada dibentuk sesuai dengan prinsip kecocokan industri dan kecocokan ukuran perusahaan. Metode statistik yang digunakan untuk menguji hipotesis pada penelitian ini adalah logistic regression. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rasio keuangan memiliki daya klasifikasi untuk dalam hubungannya dengan financial distress. Rasio keuangan yang berhubungan dengan financial distress antara lain : Debt Ratio, Current Ratio, Cash Flow ratio, Return on Assets, Operating Profit Margin, Gross Profit Margin, Gross Profit Growth, Long-Term Equity Investment to Networth dan Earnings per Share. Sementara itu, corporate governance tidak memiliki hubungan dalam financial distress. Hasil tersebut mungkin disebabkan sebagian besar perusahaan yang terdaftar di BEI adalah perusahaan keluarga, sehingga berdampak pada corporate governance tidak berjalan efektif.   &nbsp

An Application of Monte-Carlo-Based Sensitivity Analysis on the Overlap in Discriminant Analysis

Discriminant analysis (DA) is used for the measurement of estimates of a discriminant function by minimizing their group misclassifications to predict group membership of newly sampled data. A major source of misclassification in DA is due to the overlapping of groups. The uncertainty in the input variables and model parameters needs to be properly characterized in decision making. This study combines DEA-DA with a sensitivity analysis approach to an assessment of the influence of banks’ variables on the overall variance in overlap in a DA in order to determine which variables are most significant. A Monte-Carlo-based sensitivity analysis is considered for computing the set of first-order sensitivity indices of the variables to estimate the contribution of each uncertain variable. The results show that the uncertainties in the loans granted and different deposit variables are more significant than uncertainties in other banks’ variables in decision making

Previsão de falência na restauração

Esta dissertação utiliza a metodologia Data Envelopment Analysis (DEA) no contexto da previsão de falência empresarial dentro do setor da restauração em Portugal. Em particular, utiliza-se uma amostra total de 222 empresas deste ramo de atividade, das quais 33 entram em situação de falência entre 2010 e 2011. A utilização do DEA no nosso contexto de investigação permite classificar corretamente um terço das empresas que acabaram por falir no nosso período amostral. Por outro lado, a mesma metodologia permite identificar corretamente 93,3% das empresas não falidas da amostra e concluir ainda que a diferença entre os rácios destes dois grupos de empresas aumentava à medida que o ano de falência se aproximava, algo que demonstra a utilidade prática da aplicação do DEA na previsão de falência no setor da restauração nacional

Estudio comparativo entre un modelo de análisis discriminante clásico y dos modelos de discriminación con enfoque DEA

En este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima la tasa de error de clasificación por el método de Partición de la muestra. Se usaron dos conjuntos de datos que hacen referencia a información de Empresas y características de consumo e información financiera de bancos japoneses

Estudio comparativo entre un modelo de análisis discriminante clásico y dos modelos de discriminación con enfoque DEA

En este trabajo se evalúan tres técnicas de análisis Discriminante: Regla de discriminación vía máxima verosimilitud, modelo de clasificación con solución aproximada por técnica de optimización y modelo DEA-DA extendido. Se realiza la comparación a nivel de dos grupos de identificación y se estima la tasa de error de clasificación por el método de Partición de la muestra. Se usaron dos conjuntos de datos que hacen referencia a información de Empresas y características de consumo e información financiera de bancos japoneses

Variables y Modelos Para La Identificación y Predicción Del Fracaso Empresarial: Revisión de La Investigación Empírica Reciente: Variables and Models for the Identification and Prediction of Business Failure: Revision of Recent Empirical Research Advances

This work analyzes the evolution of business failure literature. In it, we consider previous critical revisions, contributing with the analysis of additional empirical evidence, paying special attention to the last decade. In order to make up for some deficiencies detected in previous revisions, we deal with three aspects that can be considered the main contribution of this work. First, we analyze the business failure concept during the last decades, detecting, from identification to prediction, certain evolution. Second, we analyze the variables used in the different models, adding –to the traditional frequency analysis of the individual variables– a study of the business features proxied by the variables, obtaining rankings more in line with the classical theoretical approaches and developments on business failure. Finally, we illustrate the salient strengths and weaknesses of the recently, and scarcely analyzed methodologies, such as artificial intelligence techniques and data envelopment analyses (DEA). In addition, we incorporate a large group of empirical works on this matter published in Spain, missing in the previous revision works examined.Este trabajo analiza la evolución en el tiempo de los estudios sobre fracaso empresarial. Con carácter general, partimos de la revisión crítica realizada en la literatura previa, y aportamos un análisis de la evidencia empírica adicional, con especial atención a la obtenida durante la última década. Pero además, para subsanar algunas deficiencias detectadas en las revisiones anteriores, nos ocupamos de tres aspectos, que pueden considerarse la principal contribución de este trabajo: primero, analizamos la evolución en las últimas décadas del concepto de fracaso empresarial o fallido, detectando cierta evolución desde la identificación hacia la predicción; segundo, analizamos las variables empleadas en los modelos, aportando un estudio de los rasgos empresariales que se representan con las variables (frente al tradicional análisis de frecuencia de las propias variables individuales), siendo los resultados más acordes con los planteamientos y desarrollos teóricos clásicos sobre el fracaso empresarial; y, finalmente, destacamos los puntos fuertes y débiles de las metodologías que, por su reciente aparición, no habían sido analizadas o muy poco por revisiones anteriores: las técnicas de inteligencia artificial y el análisis envolvente de datos (DEA). Adicionalmente, integramos en la revisión el numeroso grupo de trabajos empíricos publicados en España sobre la cuestión, y que no aparecían en ninguna de las revisiones previas analizadas