Objectives: The purpose of this study is to compare analysis of financial performance in university hospitals. Methods: Data from 2005 to 2017 were collected from income statement, balance sheet, and annual reports in 23 university hospitals. The dependent variables are used financial performance, namely, medical profit to total assets, medical profit to medical revenue, and net profit to medical revenue. The independent variables are establishment type, hospital province, bed, open liquidity, stability, and activity. Results: From 2005 to 2007, university hospitals steadily increased medical revenues, nonmedical revenues, medical profit, net profit, and reserve fund for essential business by investing fixed assets using financial leverage. From 2015 to 2017, the debt ratio was minimized based on existing management performance. Results showed that university hospitals maintained high profitability by actively investing in medical equipment, medical environment, and facilities using reserve fund for essential business. Conclusions: Results suggest that this will be the basic data for efficient management of university hospitals.
Purpose: Research on banking sustainability plays an important role in helping banks understand the level of risk in different types of companies. Therefore, this study was conducted to determine the factors affecting the sustainability of Joint Stock Commercia l Banks in Vietnam. Research design, data and methodology: The following theories, the factors affecting the bank's sustainability include: Business model diversification (income diversification), bank size, loan ratio, and net interest margin. Data was collected from Joint Stock Commercial banks in Vietnam from 2015 to 2019. With GLS model on panel data with banks listed on Vietnam stock exchange. Results: The analysis results show that net interest income has a positive impact on the sustainable business results of banks through the rate of return on total assets (ROA). The non-interest income hasn't impact on bank stability. From this result, there aren't positive signs of income diversification in banks. At the same time, with the obtained results, the study also provides a policy implication for banks. Conclusions: The study also provides some policy implications to improve the bank stability. Diversifying income in banks is necessary, but how to make it influential banks has not yet been done. Therefore, the adjustments in non-interest business activities need to be carefully considered by banks.
The purpose of this study is to evaluate financial models that can predict corporate bankruptcy with diverse studies on evaluation models. The study uses discriminant analysis, logistic model, decision tree, neural networks as analyses tools with 18 input variables as major financial factors. The study found meaningful variables such as current ratio, return on investment, ordinary income to total assets, total debt turn over rate, interest expenses to sales, net working capital to total assets and it also found that prediction performance of suggested method is a bit low compared to that in literature review. It is because the studies in the past uses the data set on the listed companies or companies audited from outside. And this study uses data on the companies whose credibility is not verified enough. Another finding is that models based on decision tree analysis and discriminant analysis showed the highest performance among many bankruptcy forecasting models.
Ratio analysis allows a hospital to evaluate its own performance over time and to compare its performance with that of other hospitals. For this study, three types of ratio analysis were conducted based on some data on hospitals in Massachusetts. First, Key ratios influencing financial performance were identified using discriminant analysis. Second, the financial structures of the teaching and the non-teaching hospitals were compared using ratios and multiple comparison method. Third, the effects of the prospective reimbursement law of the state on financial performance were examined using ratios and paired t-test. The purpose of the law is to reduce hospital costs by setting the revenue ceiling prior to the effective budget year. The findings of this study were as follows: 1) When hospitals were divided into three groups, according to their operating income, only profitability ratios showed a consistent difference among the groups. 2) In the discriminant analysis, five ratios were selected: current ratio, operating margin, return on assets, fixed assets turnover, and inventory turnover. They are the key ratios to be monitored periodically for the purpose of evaluating the financial performance of hospitals. 3) When teaching hospitals were compared with non-teaching hospitals, acid ratio, days of cash on hand, and inventory turnover were statistically significant before the law went into effect, whereas only fixed assets turnover and inventory turnover were significant afterward. Contrary to previous studies, profitability ratios of teaching hospitals were higher than those of non-teaching hospitals, although the differences were not statistically significant. 4) When the ratios between the two periods (before and after the law) were compared, three profitability ratios (operating margin, return on assets, and return on equity) were significant for teaching hospitals, whereas three activity ratios (total assets turnover, fixed assets turnover, current assets turnover) were significant for non-teaching hospitals. Furthermore, while both total operating revenue and expenses were decreased, net operating income was increased, due to a greater decrease in total operating expenses. This shows that the law can indeed, simultaneously, achieve both a reduction in costs as well as an improvement in the financial situation of hospitals.
Purpose: In this paper, we investigate whether the endeavors for Six Sigma quality management by a firm have positive effects on its financial performance and the length of Six Sigma implemented period affects its financial status. We find a relationship between Six Sigma implemented period and several financial performance index using a smoothing spline function. Methods: A smoothing spline function is used in order to analyze the relationship between efforts for quality management and financial performance. Specifically, the return on assets, return on equity, sales cost and business fee are investigated as dependent variables and the efforts for quality management as independent variable. Results: As a result of the analysis, the indication is that companies that put effects into the Six Sigma quality management have a positive result in its financial status. In detail, the efforts for Six Sigma quality management have positive effects on total asset turnover ratio and Six Sigma implemented period on net income to net sales ratio. Additionally, companies with longer (shorter) period of Six Sigma program have more (less) improvement in its financial status. Conclusion: It can be concluded that the company's efforts for quality management positively influence financial performance.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
본 연구는 분석적 모형의 도출과 함께 실증적 자료를 통하여 해운산업의 적정부채비율을 추정 가능하게 하는 한 가지 접근방법을 제시하고 실제로 최적 자본구조를 위한 부채비율지표를 제시하는 데 구체적인 연구목적을 둔다. 그 분석적 모형은 독립변수를 부채비율로 하는 자기자본순영업이익률 계산식으로부터 출발한다. 관련모수는 매출액영업이익률, 총자산회전율과 순금융비율(금융비용대부채)로 구성되는데, 매출액영업이익률과 총자산회전률의 경우 부채비율과는 어떠한 상관관계가 존재한다고 보기 어렵지만 금융비용율은 부채비율과 상관관계 또는 인과관계가 존재한다고 볼 수 있다. 즉 부채비율이 높은 기업은 재무위험에 대한 대가로 무위험이자율보다 높은 대출금리를 부담해야 할 것이다. 이 경우 금융비용율과 부채비율 간에 1차 선형 관계가 존재할 것이고 이러한 관계를 고려하기 위한 방정식을 분석모형에 추가할 수 있다. 이러한 분석적 절차에 따라, 적정부채비율의 기준을 자기자본순영업이익률을 극대화하는 부채비율 수준으로 정의한다면, 두 식으로부터 통해 자기자본순영업이익률은 부채비율을 독립변수로 하는 2차함수로 나타낼 수 있다. 그리고 우리나라 수상운송업의 12년 자료를 기초로 회귀분석을 통하여 관련모수를 추정하고 최적부채비율을 산출한 바, 약 400%임을 확인하였다. 결론적으로, 우리나라 해운산업 부채비율의 경우, 매출과 영업이익이 안정적이라면, 과거 재무적 안전성을 담보하는 부채비율로 강제하였던 200%의 2배인 400%까지도 적정부채비율로 용인될 수 있을 것이다.
본 연구는 의료기관의 회계정보공시 자료 즉, 재무상태표와 손익계산서를 활용하여 의료기관의 재무비율을 통한 안정성비율, 수익성비율, 성장성비율, 활동성비율을 분석함으로서 병원의 수익성지표에 영향을 미치는 요인과 재무비율 특성을 분석하고자 하였다. 주요 목표는 의료기관의 회계정보공시 자료의 2016년과 2017년도 재무제표를 분석하며 의료기관의 설립형태 및 종별, 규모별의 일반적 특성 및 재무비율의 평균 차이 분석을 실시, 재무지표에 대한 평균값을 통해 의료기관의 재무적 특성을 파악하였다. 재무비율을 통한 안정성비율, 수익성비율, 성장성비율, 활동성비율의 평균 비교 분석 및 재무적 특성을 파악하였다. 또한 개정된 의료회계기준규칙에 의한 의료기관의 회계정보공시 자료를 활용하여 의료기관의 의료수익의료이익률, 총자산의료이익률, 의료수익순이익률, 총자산순이익률에 대해 회귀분석을 하였다. 주요결과를 보면 회계정보공시 자료에는 첫째, 재무상태표 통한 총자산, 총부채, 자본총계의 변화를 통한 병원의 규모 및 부채의 규모는 증가 추세이며 자본총계의 규모가 상대적으로 감소되었으며 또한 경영성과가 악화되는 경향을 보이고 있다. 둘째, 손익계산서에서 평균 의료수익의 증가는 미비한 편이며, 평균 당기순이익은 감소하는 편이다. 이에 의료기관은 의료 활동을 통한 이익 창출의 어려움을 확인할 수 있었다. 또한 의료기관의 종별에 따라 상급종합병원과 종합병원의 부채비율, 안정성비율, 수익성 비율의 차이가 컸으며, 설립형태에 따라서 국공립병원, 학교법인병원, 의료법인·재단법인병원의 평균 재무비율의 차이를 확인할 수 있었다. 병원경영의 수익성지표에 미치는 영향을 파악하여 병원의 의료수익순이익률과 총자산순이익률의 경영 성과 개선을 위한 노력이 필요하다.
본 연구는 서울지역 특1급 호텔을 대상으로 2015년도 재무비율을 변수로 활용하여 표준재무비율을 산출하며, 다변량 판별분석에 의한 부실예측모형 개발 및 부실예측력 평가에 목적이 있다. 서울소재 19개 특1급 호텔의 14개 재무비율을 분석대상으로 선정하여 실증분석을 실시하였으며 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석결과 우수기업과 부실기업을 판별하는 7개 재무비율은 유동비율, 차입금의존도, 영업이익대비 이자보상비율, 매출액영업이익율, 자기자본순이익율, 영업현금흐름비율, 총자산회전율로 나타났다. 둘째, 7개 재무비율을 활용하여 우수기업과 부실기업을 판별하는 판별함수를 다변량판별분석에 의해 추정하였으며, 추정된 판별함수를 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가의 예측력 검정 결과, 예측 판별력의 정확도는 87.9%로 분석되었다. 셋째, 추정된 판별함수의 예측 판별력의 정확도 검증결과 판별분석에 의한 부실예측모형의 예측력은 78.95%로 분석되었다. 이러한 분석결과, 호텔 경영진은 호텔기업의 부실기업집단을 판별하는 7개 재무비율을 중점적으로 관리해야 함을 시사하고 있다. 또한 호텔기업이 타 산업과는 뚜렷한 재무구조의 차이와 부실예측 지표가 상이하며, 이에 호텔기업 대상의 신용평가시스템 구축 시 호텔기업의 재무적 특성을 반영한 시스템 구축이 필요함을 시사하고 있다.
본 연구는 2017년 기준 매출액 상위 46개 외식 업체를 선정 후 이들 업체들의 재무 비율을 산출한 후 이를 변수로 활용하여 로짓 분석에 의한 부실 예측모형의 평가에 목적이 있다. 국내 46개 외식 업체의 14개 재무비율을 변수로 선정하여 로짓 분석에 의한 실증 분석을 실시하였으며 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 14개 재무 비율 중 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 재무 비율은 유동 비율, 매출액 영업 이익률, 자기 자본 순이익률, 영업 현금 흐름비율, 영업 이익 증가율 및 총자산 회전율로 총 7개로 나타났으며 다른 7개의 재무 비율( 부채 비율, 차입금 의존도, 영업 이익 대비 이자 보상 비율, 매출액 순이익률, 총자산 순이익률, 매출액 증가율, 당기순이익 증가율, 총자산 증가율)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 7개 재무 비율을 로짓 함수의 변수로 활용하여 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 로짓 분석에 의한 부실 예측 모형의 예측력은 89.1%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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