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Enregistrement W2595918125

Determinants of Intellectual Capital Disclosure: Evidence from Indian Banking Sector

2016· article· en· W2595918125 sur OpenAlexaboutno aff
Meena Bhatia, Vandana Mehrotra

Notice bibliographique

RevueSouth Asian Journal of Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Capital and Performance Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual capitalEnterprise valueBusinessBook valueFinancial capitalMarket valueCost of capitalBalance sheetEconomicsIndividual capitalAccountingFinanceEarningsMarket economyHuman capitalIncentive
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(ProQuest: ... denotes formulae omitted.)INTRODUCTIONIn a continuously changing environment, the competitiveness of each firm has become the key to its survival. A firm creates competitive advantage in this knowledge based world through its employees, customers, processes, infrastructure, information systems, innovativeness and such other assets called intellectual assets. As a result, research interest in the area of Intellectual Capital (IC) is growing. As observed by Abeysekara (2006), management has shifted its focus from tangible to intangible capital while deliberating over the processes that create value in the firm. This displays the growing importance of IC within. Value creation is considered to be a process which transforms or improves the routine practices of the corporate (Mouritsen, Larsen and Bukh, 2001; and Abeysekara, 2006).The traditional model of financial statements which is based on the historical cost concept, concentrates primarily on the materiality concept and the effects of financial transactions, ignoring certain important factors which determine the value of an enterprise. These factors may include intellectual capital, capacity of the enterprise to create future value. This results in a gap between the balance sheet value of the enterprise and the value estimated by the capital market (Helin, 2001). As claimed by Abeysekera (2008) of IC in annual reports helps to make capital markets more efficient by reducing information asymmetry between 'insiders' and investors. Shareholder value and market value of an organization is enhanced by more IC disclosure in the annual reports of companies, to the capital markets (Abdolmohammadi, 2005).Banking industry being truly representative of knowledge based industry where value creation is mainly through intangible assets and resources have therefore been taken for study. This paper focuses on the extent of Intellectual Capital Disclosure (ICD) and the factors influencing ICD in the Indian banking industry. As far as awareness is, this research study is the first attempt of research in the field of intellectual capital disclosures in the Indian Banking sector. The objectives of this study are:* To study the extent of ICD in Indian banking sector.* To study if there any relationship exists between the ICD and bank size, bank risks, efficiency, bank age, human capital pressure, ownership pattern, leverage level, structural complexity and board composition.LITERATURE REVIEWIn recent times, there's been growth in research on ICD across developed and developing nations. These studies have frequently investigated the status of ICD in a particular country (usually cross-sectional). Examples comprise of Guthrie and Petty (2000) on Australia, Bontis (2003) on Canada, Abeysekera and Guthrie (2005) on Sri Lanka, Li, Pike and Haniffe (2008) on UK; and Yi and Davey (2010) on China. Studies with regard to a specific industrial sector have also been conducted. Such studies include White, Lee and Tower (2007) on bio-technology firms, Campbell and Rahman (2010) on a single company (Marks & Spencer), Cohen, Naoum and Vlismas, 2014) on the SME sector. It was observed by most researchers that disclosure level of firms across different countries was low and generally in qualitative form (Goh and Lim, 2004; Guthrie, Petty and Ricceri, 2006; and Whiting and Woodcock, 2011).Literature also shows that some studies were undertaken to compare ICD practices across different countries. These studies include studies undertaken by Vergauwen and Alem (2005) on France, Netherlands and Germany; Vandemaele, Vergauwen and Smits (2005) on Sweden, Netherlands and UK; Guthrie, Petty and Ricceri (2006) on Australia and Hong Kong; and Abeysekera (2008) on Singapore and SriLanka. This type of research resulted in a better understanding of ICD practices in an international context.Some researchers attempted to study the trend of ICD in a particular country or industry by undertaking a longitudinal research. …

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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