Skip to the main content

Preliminary communication

https://doi.org/10.18045/zbefri.2022.1.201

Okvir za modeliranje Tandemske učinkovitosti lanca opskrbe i održive financijske uspješnosti u automobilskoj industriji

Simona Burta orcid id orcid.org/0000-0002-6067-0837
Sorana Vătavu
Emilia Bozga
Oana-Ramona Lobonț orcid id orcid.org/0000-0002-2942-3715
Ana-Cristina Nicolescu


Full text: croatian pdf 1.199 Kb

page 201-224

downloads: 173

cite

Full text: english pdf 1.199 Kb

page 201-224

downloads: 108

cite


Abstract

U ovom radu istražuje se uzročna veza između učinkovitosti opskrbnog lanca i
održivog financijskog rezultata na temelju dokaza iz literature koja se bavi
prijelazom s financijskog odlučivanja na temelju financijskog ishoda, uključujući
financijsku podlogu za oblikovanje opskrbnog lanca, poslovanje i upravljanje.
Studija slučaja obuhvatila je 100 tvrtki odabranih iz sektora proizvodnje
automobila tijekom deset godina, od 2010. do 2019. godine. Metodološki, studija
primjenjuje statistički fiksne modele i modele slučajnih učinaka, uzimajući u obzir
parametre modela kao zavisne varijable odnosa imovine i učinkovitosti te kao
nezavisne varijable omjera financijske uspješnosti koje se odnose na povrat na
imovinu, kapital, kapitalne troškove i prodaju. Odabir modela s fiksnim ili
slučajnim efektima postiže se provođenjem Hausmanovog testa. Rezultati panel
analize ukazuju na uzročnu vezu za predložene modele, naglašavajući važnost
omjera učinkovitosti kao što su omjer obrta dugotrajne imovine, omjer ukupnog
obrta imovine i obrta dugotrajne imovine. Iz perspektive praktičara, konstrukcija
modela i rezultati rada stječu uvid u strateška područja opskrbnog lanca kojima se
može dati prioritet za povećanje učinkovitosti i korporativne konkurentnosti,
promicanje održivog financijskog rezultata kroz strukturu imovine, učinkovitost
imovine i upravljanje zalihama.

Keywords

lanac opskrbe; održivi financijski rezultat; korporativna konkurentnost

Hrčak ID:

279913

URI

https://hrcak.srce.hr/279913

Publication date:

30.6.2022.

Article data in other languages: english

Visits: 638 *