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Enregistrement W3155705351 · doi:10.3390/jrfm14040176

Impact of Audit Committee Quality on the Financial Performance of Conventional and Islamic Banks

2021· article· en· W3155705351 sur OpenAlexvenueno aff
Achraf Haddad, Anis El Ammari, Abdelfattah Bouri

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudit committeeSolvencyAccountingIslamAuditBusinessMarket liquidityProfitability indexFinancial crisisQuality auditSubprime crisisFinancial systemAudit evidenceQuality (philosophy)Joint auditFinanceEconomicsInternal audit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A lot of previous research studied the relationship between audit committee quality and the financial performance of conventional banks before and during the subprime crisis, whereas some other investigations analyzed the same association in the framework of Islamic banks. However, no study has compared these two correlations either before, during, or after the subprime crisis. Several reasons explain the differences, such as the audit committee quality of each bank type, the evaluation method of the financial performance, the research peculiarities, the methodology, the data, and the interpretation. This research aims to compare the impacts of the audit committees’ quality on the financial performance of Islamic and conventional banks between 2010 and 2019. The financial performance measures and audit committees’ determinants of the conventional and Islamic banks concerned 112 banks of each type. The collected data covered four continents: America, Asia, Africa, and Europe. Impacts were compared by using the Generalized Least Squares analysis. The results showed that the audit committee reduced the profitability of two bank types. Moreover, it harmed the conventional banks’ efficiency but reported an unclear effect within Islamic banks. Even so, we noticed that the audit committee had a positive impact on the conventional banks’ liquidity, while the same effect was apparently ambiguous for the Islamic banks’ liquidity. For solvency, the audit committee positively influenced conventional banks while it affected that of Islamic banks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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