Determinants of corporate performance: Empirical evidence from the insurance companies listed on Abu Dhabi securities exchange (ADX)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to identify factors that impact the performances of the insurance companies listed on ADX. Factors employed in this study include liquidity, general and administration expenses, risk, size, tangibility and age. The annual financial statements of all seventeen insurance companies listed on ADX covering the period 2013-2019 were sampled and analyzed through a panel regression. The analysis indicates that corporate age is the most significant positive factor that determine the profitability of the insurance companies listed on ADX. The durability of the insurance company in the GCC countries suggests that the firm has created good image, attract more customers, increased revenues to cover expenses and make profit. Thus, age is an important positive factor of the performance of insurance companies listed on ADX. Moreover, it is obvious that dissatisfied customer with the service of an insurance company will not only cease dealing with it, they deliver bad news about it by using the word of mouth and the powerful social media that play efficient role in formulating the image about the company. The outcome of this study might help investors in formulating their decision to invest in an insurance company. For instance, it helps them to focus on the age of the insurance company before they make their decision.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».