lower leverage and higher cash levels can reduce the risk of insolvency. However,
Upneja and Dalbor (2001a) showed that restaurant firms with more short- than
long-term debt are more likely to go bankrupt, most likely due to a greater problem
with information asymmetry. Using a multiple-discriminant analysis model, Gu (2002)
showed that restaurant firms with lower earnings before interest and taxes and higher
total liabilities (i.e. debt-burdened) are candidates for bankruptcy. This argument was
supported by Kim and Gu (2006a, 2006b) and Youn and Gu (2009). Kim and Gu (2006b)
argued that what matters in restaurant bankruptcy is long-term debt; the more a firm
relies on debt financing, the higher its interest expenses, the lower the interest coverage
ratio, and the higher the probability of failure. Comparing Gu’s (2002)
multiple-discriminant analysis model of restaurant bankruptcy, Kim and Gu (2006b)
claimed that the logistic model is preferred because of its theoretical soundness,
although both models give similar results. Comparing a logistic regression model
predicting the failures of Korean lodging firms, Youn and Gu (2009) showed that the
artificial neural network model outperforms the logistic model in terms of reduced
Type II errors. They stated that interest coverage is the most important signal of
business failure in the Korean hotel industry.
Kim and Gu (2006a) argued that nonfinancial factors such as geographic
diversification and market segmentation may also help predict bankruptcy because
they are likely to influence the firm’s financial variables and, ultimately, performance.
Diener (2009) explained the regulatory changes in the bankruptcy code since the last
wave of hotel bankruptcies and suggested that the precipitous and concurrent drop in
real estate values and revenues has again raised the specter of insolvency for owners
and lenders. He argued that many other issues, such as utilities, critical vendors, and
taxes could influence this, as could owner-debt relations or favorable economic factors.
While some financial variables clearly signal firm failures and have been well
examined in previous studies, there is need for further investigation of non-financial
issues related to hospitality firm bankruptcy, such as those that have been conducted
in mainstream business (Wu, 2004).
5.2 Firm performance determinants
Firm performance has been a popular research variable. Depending on the context, it
can be measured from the accounting (such as ROA) and finance (stock returns)
perspectives, or a combination of both (such as Tobin’s q). Hospitality researchers have
been interested in what financial attributes lead to better performance. For example,
institutional shareholding and firm size are significant and positive determinants of
firm performance (as measured by a proxy for Tobin’s q) in both the restaurant and
casino industries, while debt has a positive performance impact on the latter only (Tsai
and Gu, 2007a; Tsai and Gu, 2007b). Mao and Gu (2008) indicated that financial
leverage and activity are significant determinants of performance (as measured by a
proxy for Tobin’s q) of US restaurants. They concluded that larger firms, with higher
liquidity, asset turnover, profitability, and faster growth, tend to have higher values.
Financial leverage has a significant but negative effect on restaurant firm performance,
implying that heavy indebtedness tends to reduce firm value in the capital market.
From the accounting perspective, Jung (2008) proposed the application of the Du
Pont ratio for operators to identify the true value drivers and simultaneously the use of
the WACC as the benchmark for performance. Canina and Carvell (2008) argued that
Results (
Thai) 3:
[Copy]Copied!
ใช้ประโยชน์ต่ำกว่าและสูงกว่าระดับเงินสดสามารถลดความเสี่ยงจากการล้มละลาย อย่างไรก็ตาม ,
upneja dalbor ( 2001a ) และพบว่า ร้านอาหาร บริษัท สั้นมากกว่า
ตราสารหนี้ระยะยาวมีแนวโน้มที่จะล้มละลาย ส่วนใหญ่เนื่องจากปัญหามากขึ้น
ข้อมูลความไม่สมดุล . การใช้รูปแบบการวิเคราะห์หลาย กู ( 2002 )
พบว่า ร้านอาหาร บริษัท ที่มีกำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษี และสูงกว่า
หนี้สินรวม ( เช่นหนี้ภาระ ) มีผู้สมัครสำหรับการล้มละลาย อาร์กิวเมนต์นี้
สนับสนุนโดยคิมกู ( 2006a 2006b , ) และ ยอน และ กู ( 2009 ) คิม กู ( 2006b )
แย้งว่าสิ่งที่สำคัญในภัตตาคาร bankruptcy หนี้ในระยะยาว ยิ่งบริษัท
อาศัยสินเชื่อหนี้สูงกว่าค่าใช้จ่ายดอกเบี้ย , ลดดอกเบี้ยคุ้มครอง
อัตราส่วน และสูงกว่าความน่าจะเป็นของความล้มเหลว เปรียบเทียบกู ( 2002 )
การวิเคราะห์รูปแบบหลายระดับภัตตาคารการล้มละลาย , คิมกู ( 2006b )
อ้างว่าแบบจำลองโลจิสติก เป็นที่ต้องการของทฤษฎีความ คุ้มค่า
ถึงแม้ว่าแบบจำลองทั้งสองให้ผลที่คล้ายกัน การเปรียบเทียบแบบจำลองการถดถอยโลจิสติก
ทำนายความล้มเหลวของเกาหลี ที่พัก บริษัท ยอน และ กู ( 2009 ) พบว่าแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม
โมเดลโลจิสติกมีประสิทธิภาพดีกว่าในแง่ของการลด
ประเภทที่สองข้อผิดพลาด พวกเขากล่าวว่า ดอกเบี้ย ความคุ้มครองเป็นสัญญาณที่สำคัญที่สุดของ
ความล้มเหลวทางธุรกิจในอุตสาหกรรมโรงแรมเกาหลี
คิมกู ( 2006a ) แย้งว่าปัจจัย nonfinancial เช่นภูมิศาสตร์
การกระจายและการแบ่งส่วนตลาดยังอาจช่วยทำนาย
ล้มละลายเพราะพวกเขามีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลของบริษัททางการเงิน ตัวแปร และ สุด ประสิทธิภาพ
ไดเนอร์ ( 2009 ) อธิบายการเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบในรหัสการล้มละลายตั้งแต่
คลื่นของโรงแรม การล้มละลาย และชี้ให้เห็นว่าการลดลงสูงชันใน
ค่าอสังหาริมทรัพย์และรายได้ได้อีกยกสางของการล้มละลายสำหรับเจ้าของ
และตลอดจน เขาแย้งว่า หลายปัญหาอื่น ๆเช่น สาธารณูปโภค ผู้ขาย ที่สําคัญและ
ภาษีอาจอิทธิพลนี้ สามารถเป็นเจ้าของหนี้สัมพันธ์ หรือปัจจัยทางเศรษฐกิจที่ดี ในขณะที่บางตัวแปรสัญญาณอย่างชัดเจน
ทางการเงิน บริษัท ความล้มเหลวและได้รับดี
ตรวจสอบในการศึกษาต้องมีการสอบสวนเพิ่มเติมในประเด็นที่เกี่ยวข้องกับ บริษัท ล้มละลายทางการเงิน
การบริการ เช่น ผู้ที่ได้รับการดำเนินการ
ในธุรกิจหลัก ( Wu , 2004 ) .
5.2 ผลการดำเนินงานปัจจัยผลการดำเนินงานมีตัวแปรที่ได้รับความนิยมในการวิจัย ขึ้นอยู่กับบริบทมัน
สามารถวัดได้จากบัญชี ( เช่น ชอบใจ ) และการเงิน ( ผลตอบแทนการลงทุน )
มุมมองหรือการรวมกันของทั้งสอง ( เช่น โทบิน ของ Q ) นักวิจัยต้อนรับขับสู้ได้
สนใจสิ่งที่คุณลักษณะทางการเงินนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น . ตัวอย่างเช่น
ถือหุ้นสถาบัน และขนาดมีปัจจัยบวกและปัจจัยกำหนด
ผลการดำเนินงาน ( วัดโดยพร็อกซีสำหรับโทบินเป็น Q ) ทั้งในร้านอาหารและ
อุตสาหกรรมคาสิโนในขณะที่หนี้ที่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพในเชิงบวกต่อหลังเท่านั้น ( ไทร
กู 2007a ; และ , ไซกู 2007b ) เมากับกู ( 2551 ) พบว่า สภาพคล่องทางการเงิน
และกิจกรรมเป็นตัวกำหนดการสำคัญของการทำงาน ( วัดโดย
พร็อกซี่สำหรับโทบินเป็น Q ) เราร้านอาหาร พวกเขาพบว่า บริษัท ขนาดใหญ่ มีสูงกว่า
สภาพคล่องมูลค่า อัตรา การเจริญเติบโตที่เร็วขึ้นมักจะมีค่าสูงขึ้น สภาพคล่องทางการเงินมีความสําคัญ
แต่ผลกระทบทางลบต่อผลการดำเนินงานร้านอาหาร
หมายถึงการหนักมีแนวโน้มที่จะลดมูลค่าของบริษัทในตลาดทุน .
จากมุมมองทางบัญชี จุง ( 2008 ) ได้เสนอการประยุกต์ใช้อัตราส่วน Du Pont
) เพื่อระบุโปรแกรมควบคุมค่าและพร้อมกันการใช้
WACC เป็นบรรทัดฐานสำหรับการปฏิบัติงาน และ canina . ( 2008 ) แย้งว่า
Being translated, please wait..
