Corporate Governance, Ownership Structure and Stock Market Liquidity in Saudi Arabia: A Conceptual Research Framework
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed to provide a review of the literature concerning the effects of corporate governance and ownership structure on the devices of market microstructure. It provided a clear overview of empirical archival studies in literature regarding the way corporate governance and ownership structure mechanisms influence market liquidity, with focusing on the Saudi institutional setting. It aimed to pinpoint the differences and similarities in empirical outcomes of studies and determine the areas that call for further exploration. On the basis of the thorough review of literature and the theoretical basis, our study proposed a conceptual research framework. The framework is based on the premise that effective corporate governance can lead to enhanced disclosure quality, which in turn, lead to mitigating the information asymmetry and ultimately, enhanced market liquidity. Although theoretical studies argued the presence of the relationship between corporate governance, ownership and liquidity, we find that outcomes from empirical studies are still mixed. Majority of extant studies, with majority in the context of the U.S. firms, provide ambiguous results, making it challenging to reconcile the differences among them. Our paper provides important guidance for both new and experienced researchers, and it has implications for stock exchange authorities in terms of adopting effective regulatory policies and efficient trading systems to tackle information asymmetry.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».