Determinants of capital structure decisions among publicly listed Islamic banks
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to examine bank specific, market and regulatory determinants of leverage and capital structure based on a panel data of publicly listed Islamic banks in 12 countries over the period 2008-2017. Apart from testing standard corporate finance parameters using both OLS and M-Estimators, this study adds several idiosyncratic and regulatory environment related determinants of leverage unique to Islamic banks. The significance of potential determinants is tested for market and book leverage as well as newly introduced 'Islamic banking leverage'. Overall, the results show that Islamic banks with higher growth opportunities, tangibility, low profitability and low risk are likely to have a high leverage. Similarly, the findings suggest important role played by debt market conditions, share of investment accounts and regulatory environment in such decisions, providing an evidence of the significance of trade-off and pecking order theory in capital structure in Islamic banks. The results are more robust for market and Islamic banking leverage, rather than book leverage. The findings offer insights to regulators, standard setters and especially Islamic banks regarding parameters to strengthen their capital, enhance resilience and thus contribute to the stability of relevant financial. This paper is among the few extant studies that focus on listed Islamic banks and tests determinants based on stock market data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».