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Enregistrement W3102158437 · doi:10.1111/1467-8454.12214

State ownership and corporate risk‐taking: Empirical evidence in Vietnam

2020· article· en· W3102158437 sur OpenAlexaff
Tuan Ho, Duc Nam Phung, Yen Nguyen

Notice bibliographique

RevueAustralian Economic Papers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState ownershipVietnameseBusinessCorporate governanceContext (archaeology)Agency (philosophy)State (computer science)Foreign ownershipEmpirical evidencePrincipal–agent problemAccountingEmerging marketsEconomicsFinanceForeign direct investmentMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Whether state ownership can affect the behaviour of corporations is an important research question, especially in a context such as severe recession or pandemic where policy makers have to consider bailing out large companies, thus increasing state ownership in corporations. This study investigates the impact of state ownership on corporate risk‐taking in Vietnamese listed firms. We find that state ownership is positively associated with corporate risk‐taking. The findings suggest that state ownership may encourage excessive risk‐taking, which has implications for policy makers when they consider increasing state ownership in corporations. We argue that state ownership representatives in Vietnamese corporations tend to take excessive risks to facilitate their personal gains, consistent with the prediction of the double‐agency problem hypothesis. We highlight the important role of a monitoring mechanism, which can mitigate this agency problem. We find that foreign ownership moderates the relationship between state ownership and risk‐taking in Vietnamese firms, consistent with the usefulness of a corporate‐governance mechanism in mitigating the double‐agency problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,102 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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