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Enregistrement W3165419582 · doi:10.3390/jrfm14060236

The Moderating Effect of Family Business Ownership on the Relationship between Short-Selling Mechanism and Firm Value for Listed Companies in China

2021· article· en· W3165419582 sur OpenAlexvenueno aff
Wenzhen Mai, Nur Ain Hannani Hamid

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessEnterprise valueChinaStock exchangeOrder (exchange)Value (mathematics)Panel dataModerationContext (archaeology)Sample (material)AccountingIndustrial organizationEconomicsFinanceEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study demonstrates an investigation of the external corporate governance effect of short selling mechanisms on firm value in the Chinese context. The effect of family businesses is also examined as a moderator of the relationship between short-selling and firm value. Using panel data analysis of Chinese listed companies, this paper tests a total sample of 22,468 firm-year observations from the Shanghai and Shenzhen Stock Exchange from 2009 to 2019 by applying the PSM-DID method in order to mitigate self-selection and endogenous problems caused by the uniqueness of Chinese short selling mechanisms. The findings suggest that both deregulation and the propensity of short selling can improve the firm value. Our findings also established that family ownership weakens firm value with the availability of short-selling, which indicates that family businesses have long orientations and conduct better corporate governance practices than non-family business, as short-selling shows a weaker external governance effect on firm value creation by family businesses in China. A robust test of alternative measurements is conducted and validated. This study provides significant insights for policymakers to consider in order to further relax short-selling constraints, which can act as effective external governance for better firm value creation, especially for non-family businesses in developing countries.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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