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Enregistrement W3019911512 · doi:10.1561/108.00000043

Which Aspects of Corporate Governance Do and Do Not Matter in Emerging Markets

2020· article· en· W3019911512 sur OpenAlexaff
Bernard S. Black, Antônio Gledson de Carvalho, Vikramaditya S. Khanna, Woochan Kim, B. Burçin Yurtoğlu

Notice bibliographique

RevueJournal of Law Finance and Accounting · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceEmerging marketsAccountingShareholderBusinessIndex (typography)Independence (probability theory)Value (mathematics)Control (management)EconomicsFinanceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Well-constructed, country-specific “corporate governance indices” can predict higher firm values in emerging markets. However, there is little credible research on which aspects of governance drive that overall relationship. We study that question across four major emerging markets (Brazil, India, Korea, and Turkey). We build overall country-specific governance indices, comprised of indices for disclosure, board structure, ownership structure, shareholder rights, board procedure, and control of related party transactions. Disclosure (especially financial disclosure) predicts higher market value across all four countries. Board structure (principally board independence) has a positive coefficient in all countries and is significant in two countries. The other indices do not predict firm value. These results suggest that regulators and investors, in assessing governance, and firm managers, in responding to investor pressure for better governance, would do well to focus on disclosure and board structure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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