Financial ratios are key indicators of an organization's financial and business conditions. Among various financial indicators, profitability, financial structure, financial activity and liquidity ratios are frequently used and analyzed. Using the structural equation modeling(SEM) technique, this study examines the structural causal relationships among key financial indicators. Data for this study are taken from complete financial statements from 142 hospitals that passed the standardization audit undertaken by the Korean Hospital Association from 1998 to 2001 for the purpose of accrediting teaching hospitals. In order to improve comparability, ratio values are standardized using the Blom's normal distribution. The final model of the SEM has four latent constructs: financial activity(total asset turnover, fixed asset turnover), liquidity(current ratio, quick ratio, collection period), financial structure(total debt to equity, long-term debt to equity, fixed assets to fund balance), and profitability(return on assets, normal profit to total assets, operating margin to gross revenue, normal profit to gross revenue). While examining several model fit indices(Chi-square (df) = 178.661 (40), likelihood ratio=4.467, RMR=.11, GFI=.849, RMSEA=.157), the final SEM we employed shows a relatively good fit. After examining the path coefficient of the constructs, the financial structure of the hospital affects the hospital's profitability in a statistically significant way. A hospital which utilizes its liabilities, more specifically fixed liabilities, and makes a stable investment decision for fixed assets was found to have a higher profitability than other hospitals. Then, the standard path coefficients were examined to directly compare the influence of variables. It was found that there were no statistically significant path coefficients among constructs. When it comes to variables, however, statistically significant relationships were found. between. financial activity and. fixed. asset turnover, and between profitability and normal profit to gross revenue. These results show that the observed variables of fixed asset turnover and normal profit to gross revenue can be used as indicators representing financial activity and profitability.
Due to increasing life expectancy, Americans live nearly 20 years after retirement. During this period, elderly persons have to stretch finances to manage the level of living without earnings. However, decision making ability decreases with age. One coping strategy for this problem would be seeking help from others. We examine factors affecting elderly persons' assistance use with respect to financial management using the 2000 Health and Retirement Study (N=3,823). It was found that age, education, health status, and ethnicity significantly affect elderly persons' financial management assistance use. The older-olds, those with lower educational attainment and poorer health status were more likely to use financial management assistance. However, Hispanic elderly were less likely to use financial management assistance.
The elderly have higher potential for contracting chronic diseases and suffering from development of a complication. Also, the extended old age period leads the elderly to demand more medical services. All those facts indicate that the elderly need more medical services than any other age groups. Consequently, medical care for the elderly with chronic diseases causes high costs burden. However, there is few studies researching the financial burden of chronic illness of the elderly. This study aimed to 1) understand how much the elderly with chronic diseases pay for medical expenses; 2) find out some specific factors related to health care financial burden; 3) suggest the alternative policies to decrease excessive financial burden of caring for the elderly with chronic illness. National Health and Nutrition Survey, which was surveyed by the Korea Institute for Health and Social Affairs in 1998, was used in this study. 4,707 persons with chronic diseases out of 5385 persons over age 60 were selectively sampled. Using SPSSWIN, correlation analysis, T-test, ANOVA and Regression were used as statistical methods in this study. Stepwise multiple regression was employed to analyze the data with a ratio of health care expenditure to income(financial burden) as a dependent variable. Out of Korean old people, 87% had the chronic diseases and their health care financial burden rate showed the average of 17.9%, which meaned they expended almost 20% income to buy medical services. The variables having a great influence on financial burden were monthly income, activity, limitation and single household of an old person. The excessive financial burden was experienced by people who had more than 4 activity limitations(37.1%) and were in the lowest Income level(32.6%), and single household of an old person(31.4%). The new policies should be considered to 1) reduce the financial burden in these groups and to develop the sliced medical cost system considering the characteristics of chronic illness and income level; and 2) develop the medical management system to care for the elderly with chronic illness.
The price of the hospitals' services is regulated by the governmental health insurance reimbursement schedule in Korea. On the other hand, the emphasis on the quality of care of hospitals service is ever increasing. Under the environment, hospitals have to understand the effects of the activities to improve quality of care on efficiency and on financial performance so that they develop a management strategy that allows quality of care, operational efficiency, and financial achievement simultaneously. This study investigates the relationship among the concepts. The sample for the study includes 23 hospitals that have more than 300 beds. The concept of quality of care is measured by the score reported by the Hospital Standardization Survey (HSS) instituted by Korean Hospital Association. Efficiency is measured by the ratio of number of employee to the number of patients served. Financial performance is measured by the financial ratios indicating the profitability of a hospital. An analysis is performed using the multiple regression. The results show significant positive relationships between the HSS score and efficiency indicators, md between the HSS score and profit measures. However, the significant positive relationship between the HSS score and profit measures disappeared when efficiency indicators were introduced to the model. This study concludes that the structural quality of a hospital has a positive effect on efficiency of the hospital and that the structural qualify indirectly affects the financial performance of a hospital through the improvement of efficiency. Based on the findings, the implications on hospital management and health policy are discussed.
본 논문은 보험료를 중심으로 하는 의료보험 재정방식의 문제점을 파악하고 그 대안으로서 조세를 통한 국고보조의 가능성을 검토하기 위해 작성되었다. 이 목적을 달성하기 위해 의료보험재정과 관련된 근로관계, 소득재분배효과, 기업의 부담, 위험분산 그리고 의료보험의 관리운영권이라는 5가지 관점에서 살펴보았다. 그 결과 보험료 재정방식은 여러 문제들이 있으며 그것들이 조세를 통한 국고보조로 해결될 수 있을 것으로 파악되었다. 이 결과를 기초로 보험료 중심의 의료보험재정을 조세방식으로 전면적으로 전환하자고 주장하는 것은 무리가 있다. 그러한 정책의 시행에 영향을 미치는 다른 변수들을 고려해야 하기 때문이다. 그러나 본 논문은 국가의 재정적 책임의 점진적 확대 또는 유지와 관련된 논의를 좀더 체계적으로 전개하는 데 기여할 수 있을 것이다.
This study investigated how much EVA which evaluate firm's value can explain hospital bankruptcy prediction as a explanatory variable including financial indicators in Korea. In this study, artificial neural network and logit regression which are traditional statistical were used as the model for bankruptcy prediction. Data used in this study were financial and economic value added indicators of 34 bankrupt and -:4 non-bankrupt hospitals from the Database of Korean Health Industry Development Institute. The main results of this study were as follows: First, there was a significant difference between the financial variable model including EVA and the financial variable model excluding EVA in pre-bankruptcy analysis. Second, EVA could forecast bankruptcy hospitals up to 83% by the logistic analysis. Third, the EVA model outperformed the financial model in terms of the predictive power of hospital bankruptcy. Fourth, The predictive power of neural network model of hospital bankruptcy was more powerful than the legit model. After all the result of this study will be useful to future study on EVA to evaluate bankruptcy hospitals forecast.
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.
Background: Financial efficiency in monetary units and operational efficiency in non-monetary units are separately classified and evaluated. This is done to prevent the duplication of monetary units and non-monetary units in inputs and outputs. In addition, analyses are conducted to determine the factors that affect each aspect of efficiency. To prevent duplication of monetary and non-monetary units in inputs and outputs, financial efficiency, consisting of monetary units, and operational efficiency, comprising non-monetary units, are separately classified and evaluated. Furthermore, an analysis is conducted to identify the factors that affect each aspect of efficiency. Methods: This study conducted a panel analysis of 34 regional public hospitals and influencing factors on efficiency for 5 years from 2015 to 2019. Financial efficiency and operational efficiency were calculated through data envelopment analysis. Moreover, multiple regression analysis was conducted to identify the factors that influence both financial efficiency and operational efficiency. Results: The factors that affect financial efficiency include the number of medical institutions within the treatment area and the ratio of patients receiving medical care. Additionally, operational efficiency is influenced by the type of medical institution, the number of medical institutions within the treatment area, and the number of nursing positions per 100 beds. Conclusion: In order for regional public hospitals to faithfully fulfill their functions and roles as regional base public hospitals, several measures are necessary. Firstly, continuous monitoring and reasonable support are required to ensure efficient operation and performance. Secondly, a financial support plan tailored to the characteristics of local medical centers is needed. Additionally, local medical centers should strive to enhance their own efficiency.
This study was carried out by using questionnaires with 126 insurance societies from Sept. 30, 1995 to Oct. 18, 1995. The primary data collected bythe survey have been significantly supplemented by secondary data obtained from sources such as health insurance statistical year books and internal data in the Ministry of Health and Wolfare. Major findings were summarized as follows: Two financial coordinating programs have significantly improved financial status of regional health insurance societies: the catastrophic program for high cost medical care that was initiated in 1991 and the program for hospitalization cost of the aged in 1995. Another finding is that there existed ambiguity and inconsistency of equity index that had been used by stabilization programs and its side effects could not be ignored. Regression analyses were made to identify factors that affect financial transfers. Inde pendent variables in the regression include utilization frequency, dependancy ration, insurance contribution per insured and medical expense per insured. All these variables were statistically significant in the equations of applying distribution rate (distribution/contribution) and transfer rate (transfer/contribution) as dependent variables. Policy suggestions for the catastrophic program for high cost medical care are modifying the definition of catastrophic case and setting the maximum amount of subsidies for each society based on distribution rates. To solve the problems of the financial coordinating program for the aged, we could consider reimbursing more than 50% of the copayment incurred by the aged 65 or more and determining the maximum amount of outpatient copayment at 10,000 Won per day or per visit for the elderly. More fundamental improvement could be made by amending the Welfare Benefit Act to establish and expand medical and welfare facilities for the elderly.
HIONG, Hii King;JALIL, Muhammad Farhan;SENG, Andrew Tiong Hock
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권8호
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pp.1-12
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2021
Altman's Z-score is used to measure a company's financial health and to predict the probability that a company will collapse within 2 years. It is proven to be very accurate to forecast bankruptcy in a wide variety of contexts and markets. The goal of this study is to use Altman's Z-score model to forecast insolvency in non-financial publicly traded enterprises. Non-financial firms are a significant industry in Malaysia, and current trends of consolidation and long-term government subsidies make assessing the financial health of such businesses critical not just for the owners, but also for other stakeholders. The sample of this study includes 84 listed companies in the Kuala Lumpur Stock Exchange. Of the 84 companies, 52 are considered high risk, and 32 are considered low-risk companies. Secondary data for the analysis was gathered from chosen companies' financial reports. The findings of this study show that the Altman model may be used to forecast a company's financial collapse. It dispelled any reservations about the model's legitimacy and the utility of applying it to predict the likelihood of bankruptcy in a company. The findings of this study have significant consequences for investors, creditors, and corporate management. Portfolio managers may make better selections by not investing in companies that have proved to be in danger of failing if they understand the variables that contribute to corporate distress.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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