Impact of Governance on Profitability, Liquidity and Gearing of Companies
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between two governance issues, i.e., ownership and board structure of Malaysian listed firms (between 2010 and 2012) and their performance in terms of profitability, liquidity and gearing. Structural Equation Modeling is applied and the data analysis tool used is Maximum Likelihood Estimation (MLE). The dependent variables used as proxies for financial performance are; profitability, liquidity and gearing, whilst the independent variables are; ownership retention (OR), board size (BS), percentage of executive directors (ED), percentage of independent directors (ID) and percentage of non-independent non-executive directors (NINED). It is conjectured that there is consistency across all components of ownership and board structure in terms of its relationship with the gearing of companies. With the exception of non-independent non-executive directors, all other components of board structure in this study seem to have an impact on the gearing of companies. In that respect, it can be concluded that a company’s ownership structure and board of directors who represent the shareholders have major concerns on the gearing of companies compared to other financial indicators, as the level of gearing of a company has important and long-lasting effects on the profitability and liquidity of companies. This study leads the path for further research on all aspects of a company’s gearing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».