Impact of Foreign Direct Investment on the Financial Performance of Listed Deposit Banks in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examine the impact of foreign direct investment (FDI) on the financial performance of Nigerian listed deposit banks. We collected secondary data from the annual reports and accounts of 14 banks between 2010 and 2017. We employed the Tobin Q quantitative method for the analysis. We adopted the theoretical framework of pecking order theory since the analysis of the impact of FDI on the financial performance of these banks are both inward and outward FDI. The Tobin Q method was used as the dependent variable and FDI as an independent variable. Board size, firm size, equity capital and reinvested earnings were all financial performance indicators employed to test the impact of FDI on the financial performance of the banks on understudy in Nigeria. The result of the data analysis and findings showed that FDI had contributed positively to the development and performance of the deposit banks over the period under consideration. Our theoretical findings suggest a positive relationship between FDI and profit maximization. This support the FDI theory that banks or organisations are financed partly with debt-equity, both used by the banks to balance the cost and benefit financing decisions by the management. In the case of the empirical findings, the results of hypothesis testing show a significant effect on the banks’ financial performances. Given these results, we conclude that FDI has made a positive impact on the development and financial performances of the listed deposit banks under study which resulted in some of the banks’ growth from local banks in Nigeria into some of the leading international banks in Africa.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».