Interdependence between Managerial Ownership, Leverage and Firm Value: Theory and Empirical Validation
Notice bibliographique
Résumé
This paper test the interdependence between managerial ownership, debt and firm value. To this end, we examined a sample of 246 French firms over a period of 11 years is built. In addition, we use two estimation methods: simultaneous equations and data panels methods. The empirical results support the interaction between these three variables. We concluded a nonlinear relationship between insider ownership and shareholder wealth. An inverse U-shaped relationship was found between debt and managerial ownership. However, an increase in debt leads to an increase in managerial ownership. Moreover, the share capital held by managers is a significant factor in explaining debt ratio of French firms. Finally, we conclude that the disciplinary role of debt is valid only for the data panels method. al Jordanian firms listed at Amman Stock Exchange (ASE) for the period of 2005-2013, by applying panel data regression analysis. It depends on building three OLS models: Pooled, Fixed Effects Model and Random Effects Model. In addition, a test for Breusch and Pagan Lagrangian multiplier (LM), and Hausamn test to choose among the three models which model is most suitable for our data. A main finding of the panel data analysis is that; fixed effect regression is the most convenient model. As a result, there is no strong evidence that there is a relationship between both institutional ownership and firm performance for Jordanian listed firms. This conclusion can be due to the fact that institutional ownership has its own pros and cons, therefore, their existence and influence could affect materially the types and risk level of investment decisions taken by the management which in return will affect the firm’s performance as a whole. ociation with external reserve and net credit to the economy. Based on these results; it is recommended that, the Nigeria government should designed programmes and incentives to boost industrial capacity utilization in the country. Markets determine nominal exchange rate should prevail in the economy. The country should regulate its foreign reserve policy by setting a threshold, above which excess deposit should be plough back to the domestic economy inform of investments rather than support excessive importation.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».