Do Family-Owned Banks Perform Better? A Study of Malaysian Banking Industry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».