Predicting the Profitability of Agricultural Enterprises Using Area-related Ratios
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60076658%3A12510%2F25%3A43911291" target="_blank" >RIV/60076658:12510/25:43911291 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://inproforum.ef.jcu.cz/artkey/inf-990000-0900_Proceedings.php" target="_blank" >https://inproforum.ef.jcu.cz/artkey/inf-990000-0900_Proceedings.php</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.32725/978-80-7694-143-4.42" target="_blank" >10.32725/978-80-7694-143-4.42</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Predicting the Profitability of Agricultural Enterprises Using Area-related Ratios
Popis výsledku v původním jazyce
This study investigates the predictive ability of financial and area-related ratios in forecasting future asset profitability. The predictive modelling was conducted using the Random Forest algorithm. The analysis encompassed both conventional financial ratios andtheir modified counterparts. Specifically, the following indicators were examined: profit-toassets ratio, profit per hectare, sales-to-assets ratio, sales per hectare, debt-to-assets ratio, debt per hectare, fixed asset ratio, assets per hectare, and labour productivity. Empirical results indicate that profitability ratios, particularly the profit-to-assets ratio, exhibit strong predictive performance. Furthermore, area-related variants—such as profit per hectare and debt per hectare—demonstrated enhanced accuracy in certain scenarios. Nonetheless, thepractical applicability of these area-related indicators is constrained by challenges related to data availability and consistency.
Název v anglickém jazyce
Predicting the Profitability of Agricultural Enterprises Using Area-related Ratios
Popis výsledku anglicky
This study investigates the predictive ability of financial and area-related ratios in forecasting future asset profitability. The predictive modelling was conducted using the Random Forest algorithm. The analysis encompassed both conventional financial ratios andtheir modified counterparts. Specifically, the following indicators were examined: profit-toassets ratio, profit per hectare, sales-to-assets ratio, sales per hectare, debt-to-assets ratio, debt per hectare, fixed asset ratio, assets per hectare, and labour productivity. Empirical results indicate that profitability ratios, particularly the profit-to-assets ratio, exhibit strong predictive performance. Furthermore, area-related variants—such as profit per hectare and debt per hectare—demonstrated enhanced accuracy in certain scenarios. Nonetheless, thepractical applicability of these area-related indicators is constrained by challenges related to data availability and consistency.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50206 - Finance
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
INPROFORUM 2025. Proceedings of the 19th International Scientific Conference INPROFORUM. Economy under Pressure.
ISBN
978-80-7694-143-4
ISSN
2336-6788
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
344-349
Název nakladatele
Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta
Místo vydání
České Budějovice
Místo konání akce
České Budějovice
Datum konání akce
6. 11. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—