The Impact of Corporate Governance on the Profitability of Insurance Firms in Syria
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the impact of corporate governance on the profitability of joint-stock insurance firms listed and unlisted in the ‘Damascus Securities Exchange’ in Syria during the period from 2013 to 2019. Research data was collected from the financial reports of the insurance firms and the reports of the ‘Syrian Insurance Supervisory Commission’ and the ‘Syrian Commission of Financial Markets and Securities’. A model was then proposed for corporate governance of insurance firms. The proposed model considers eight independent variables (board size, independence of board members, non-executive board members, solvency, ownership, firm size, firm age, and joint-stock) and two dependent variables (return on equity and return on shares). Multi regression analysis for the ‘Balanced Panel Data’ is used to analyze the relationship between the governance of insurance firms and their profitability. The analysis of the results revealed that some independent variables (such as firm size, ownership, and none-executive members) have a significant positive impact on the return on equity while the ‘firm size’ and ‘ownership’ independent variables have a significant positive impact on the return on shares. The ‘solvency’ variable has a significant negative impact on the return on equity and return on shares. On the other hand, the ‘firm age’ variable has a significant negative impact on the return on equity while the ‘joint-stock’ variable is considered statistically significant with a positive impact on the return on shares. It was also observed that the ‘independence of board members’ variable has no impact on the dependent variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».