Enterprise Risk Management (ERM) and Firm’s Performance: A Study of Listed Manufacturing Firms in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Increased volatility in the business world has exposed the inadequacy of traditional approaches to risk management. This has led to an integrated approach to measuring and managing risks known as enterprise risk management (ERM). At the same time, past studies on ERM disclosures have examined it within the context of book-based approach, which has not given the right and accurate information. However, this paper examined the significance of enterprise risk management and listed manufacturing firms' financial performance in Nigeria using both the book-based approach and the market-based approach. Relevant ERM theories in relation to financial performance such as Agency Theory, Stakeholders Theory, and Enterprise Risk Management Theory were examined. A panel data analysis was employed on time series and cross-sectional data of thirty listed manufacturing firms in Nigeria from 2010 to 2018. The random effect of the Hausman test was found to be more appropriate and hence adopted in interpreting the results of the analysis. The results confirm the a priori expectations that profitability ratio, liquidity ratio, market-based ration to risk board committee, the board size, firm size, and directors’ ownership all have varied impact on the firm’s profitability with varied statistical significance levels.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».