Role of Bank Characteristics in Determining the Effect of Non-financial Information Disclosure on Bank’s Value on Tobin’s Q Scale: An Applied Study on the Jordanian Commercial Banks
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at determining the role of bank characteristics in determining the effect of non-financial information disclosure on values of Jordanian commercial banks on Tobin’s q scale. To achieve this goal, the study adopted the analytical descriptive research approach and analyzed the financial reports of the 13 Jordanian commercial banks listed on Amman Stock Exchange Market (ASEM) during the period 2014-2017. To test the hypotheses and achieve the study goal, the data were analyzed using simple linear regression analysis and hierarchical interaction regression analysis. Regression analysis revealed that all the studied commercial banks disclose the non-financial information according to the instructions of institutional governance of the banks. In addition, the analysis showed that there is a positive effect of non-financial disclosure on the values of banks on Tobin’s q scale. Moreover, the results uncovered that the interaction effects of non-financial information disclosure and each of the size, growth, and profitability of the bank foster the positive effects of the individual variables on the values of the banks on Tobin’s q scale. Meanwhile, the study found that the interaction effect of non-financial information disclosure and financial leverage does not affect the values of the banks on Tobin’s q scale.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».