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Enregistrement W3103600508 · doi:10.1504/ijbge.2020.10033577

Capital structure and firm performance: the role of corporate governance

2020· article· en· W3103600508 sur OpenAlexaff
Hussain Muhammad, Stefania Migliore, Sana Mohsni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Business Governance and Ethics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceCapital structurePecking order theoryPrincipal–agent problemBusinessSample (material)AccountingAgency costPecking orderEconomicsShareholderFinanceDebt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to examine whether corporate governance has a mediating or moderating effect on the relationship between capital structure and firm performance. This study employs a quantitative method with a sample of 224 Italian non-financial listed firms from 2013-2017. Collected data were analysed using OLS and GMM estimations to test the research hypotheses and to assess the mediating and/or moderating effect of corporate governance. Based on an integrated theoretical framework that draws insights from agency theory, pecking order theory, and trade-off theory, our results are threefold. First, we find that capital structure has a negative and significant impact on firm performance. Second, we show a significant association between corporate governance mechanisms and firm performance. Specifically, we find that board size has a negative effect on firm performance, while board independence and managerial ownership has a positive effect on firm performance. Finally, our results indicate that corporate governance mechanisms do not mediate, but instead moderate the association between capital structure and firm performance. This study further suggests some important policy implications for both theory and practice.

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)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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