İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2023 · article

Foremost features affecting financial distress and Bankruptcy in the acute stage of COVID-19 crisis

ISSN1350-4851
YÖKSİS OpenAlex Üst %10
Yıl2023
Atıf21OpenAlex
Yüzdelik%94,4
FWCI4,291,00 = dünya ortalaması
Scopus (SJR)Q3
WoS (JCR)Q3

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİSYÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adıApplied Economics Letters
  • Katalog eşleşmesi (ISSN)Applied Economics Letters
  • OpenAlexOpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)
  • Semantic Scholaratıf sayısı (OpenAlex ile birleştirilmez)

Özet

OpenAlex İngilizce

This paper investigates the foremost firm-specific factors having an impact on financial distress and bankruptcy in the acute stage of the Covid-19 crisis based on data from approximately 9,000 enterprises in 25 countries. Empirical results of a random forest algorithm with SHAP values show increased odds of both bankruptcy and financial distress for firms that have problems in accessing finance, younger firms and more indebted firms. In addition, the size of the firm and the years of experience of its managers also have an impact on financial failure. However, country features are more important than firm features in predicting bankruptcy and financial distress in the Covid-19 crisis.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

21atıfOpenAlex · cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yerel katalogda bu makaleye atıf yapan 1 yayın (OpenAlex referans eşleşmesi; tam dünya listesi değildir).

  1. 2024 Türkiye’de İşletme Faaliyetlerine Engel Teşkil Eden Faktörlerin Random Forest Algoritması ile İrdelenmesiAtıf 1 · OpenAlex

Yazarlar

2
  1. İBRAHİM BOZKURT ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ 1
  2. MUHAMMED VEYSEL KAYA 2