The Effect of Financial Leverage on Corporate Performance of Some Selected Companies in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper empirically examines the effect of financial leverage on selected indicators of corporate performance in Nigeria. In an attempt to juxtapose the earlier findings that were specific of developed nations, econometric technique of Vector Auto Regression (VAR) model was employed. The findings revealed that Leverage shocks exert substantially on corporate performance in Nigeria. In addition, Earnings Per Share (EPS) depends more on feedback shock and less on leverage shock. Leverage shocks on Earnings Per Share indirectly affect the Net Assets Per Share of firms as the bulk of the shocks on the Net Assets Per Share was received from Earnings Per Share of the firms. Leverage therefore significantly affect corporate performance in Nigeria. Thus, theories that are adequate for indigenous macro economic variables should be developed instead of depending on the structured theories of the advanced developed countries of the world, as these theories cannot be appropriate proxies for advancing the course of the developing nations. Key words: Financial Leverage; Corporate Performance; Earnings Per Share (EPS); Net Assets Per Share (NARS); Leverage Stocks; Capital Structure; Vector Auto Regression Model (VAR) Resume Cet article examine de facon empirique l’effet de levier financier sur les indicateurs selectionnes de la performance des entreprises au Nigeria. Dans une tentative de juxtaposer les resultats anterieurs qui etaient specifiques des pays developpes, la technique econometrique de regression automatique Vector (VAR) a ete employee. Les resultats ont revele que les chocs de levier exercent essentiellement sur la performance des entreprises au Nigeria. En outre, le benefice par action (EPS) depend de plus sur le choc des commentaires et moins sur le choc de levier. Chocs de levier sur le benefice par action indirecte sur les actifs nets par action des entreprises comme la majeure partie des chocs sur les actifs nets par action a ete recue de benefice par action des entreprises. L’effet de levier consequent affecter significativement les performances de l’entreprise au Nigeria. Ainsi, les theories qui sont adequates pour les autochtones variables macroeconomiques devraient etre developpees au lieu de dependre des theories structurees des pays avances du monde, que ces theories ne peuvent pas etre procurations appropriees pour faire avancer le cours des nations en developpement. Mots cles: Effet de levier financier; Rendement organisationnel; Benefice par action; Actif net par action; Les stocks de levier; La structure du capital; Modele de regression du Vecteur Auto
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».