How Are Company Size, Financial Performance and Corporate Governance Related to Directors' Remuneration?
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the relationship between the company-specific characteristics, namely, company size, company performance, and company leverage and the corporate governance attributes of a company which includes CEO duality and remuneration committee independence as the predictor factors that determine directors’ remuneration. A sample of 260 public listed companies on Bursa Malaysia was selected using stratified random sampling for the financial reporting of 2018. All data concerning the company characteristics and corporate governance attributes were obtained from the annual reports of the companies, which can be accessed from the Bursa Malaysia website. Pearson correlation and multi-regression analysis were used to analyse the data to determine the relationship of the predictor variables with director remuneration. On the one hand, the results of the study showed that directors’ remuneration is positively and significantly related to the size of the company. On the other hand, the financial performance of a company is positively but weakly related to directors remuneration. The remaining predictors have no relationship with directors’ remuneration. The finding suggested that the key determinant factor of directors’ remuneration is company size whereas company performance may have a small impact. Lastly, company compliance with the recommendation of the Malaysian Code on Corporate Governance did not guarantee the effectiveness of the monitoring function of the remuneration committee in ensuring that directors’ remuneration is commensurate with company performance. The result of the study provides additional evidence and support that company size and financial performance are linked to director remuneration. Also the finding of the study reconfirmed prior study that board leadership structure (CEO duality) and remuneration committee independent have no impact on directors’ remuneration.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».