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Enregistrement W2022490966 · doi:10.5539/ass.v9n7p124

Do Family-Owned Banks Perform Better? A Study of Malaysian Banking Industry

2013· article· en· W2022490966 sur OpenAlexvenueno aff
Tze San Ong, Shih Sze Gan

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobin's qShareholderBusinessRegression analysisVariablesPrincipal–agent problemEconometricsValue (mathematics)AccountingVariable (mathematics)Sample (material)Corporate governanceActuarial scienceEconomicsStatisticsFinanceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been discussed that whether family ownership perform better or less perform than non-family ownership that might create or destroy agency costs among the managers and shareholders. This paper is to investigate the financial performance of family and non-family owned banks in Malaysia from year 2001 to 2010. This study compares the financial performance of family and non-family owned banks that operate under central bank of Malaysia, (BNM) and are listed on Bursa Malaysia. Multiple regression technique was performed to investigate the relationship between independent variable (ownership structure) and dependent variables (Tobin’s Q, ROA and ROE). Findings indicate that Tobin’s Q is the best fit as the dependent variable for the regression model. It shows the highest F statistics value, which is 6.247 as compared to ROA and ROE for full sample. Meanwhile, the adjusted R squared of Tobin’s Q indicates similar higher value as well that is 0.150 between the dependent variables. Board composition and board size indicate strong influence on the performance of family-owned banks. Smaller board size on the board can help the bank to achieve better performance in term of Tobin’s Q and ROE. In contrast, board composition attains better performance in term of ROA rather than Tobin’s Q and ROE. This study can provide useful insights of the governance mechanism that could influence the firm performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,745

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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