Panel Data Approach of the Firm’s Value Determinants: Evidence from the Jordanian Industrial Firms
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the main determinants of the industrial firms' value in developing countries namely Jordan. To achieve this goal all 77 ASE listed industrial firms for the period from 2000 to 2014 were utilized resulting in 974 firm-year observations. Twelve firm specific variables, namely, firm's size; firm's age; firm's risk level; firm's sales revenue; firm's operating cost; firm's tax rate; firm's net margin; firm's capital expenditure; firm's book value; firm's earning per share; firm's dividend per share and firm's pay-out ratio, were tested as a possible determinates of the firm's value. After testing for Multicollinearity and Heteroscedasticity the result of the unbalanced panel data Multi-regression model approach shows that the joint effect of the twelve potential determinants interprets about 37% of the variation in the value of the Jordanian industrial firms listed at ASE (R-squares = 0.3682), therefore, firm's in developing countries like Jordan should concentrate on these specific variables of the firms in order to improve the value and thus the wealth of the shareholders. Another finding of the study is that the firm's risk level and tax rate are not statistically significant drivers of the Jordanian industrial firm's value. The findings of the effect of firm's risk level and tax rate on the firm's value were contrary with Tiwari Ranjit et al (2015) and Rappaport (1998) respectively.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».