Does Audit Committee Characteristics Promote Risk Management Practices in Nigerian Listed Firms?
Notice bibliographique
Résumé
There has been a huge and deluge of risk threatening industries at an unequalled magnitude in recent times. As such, the board of directors and senior executives are increasingly expected to manage their various organizations' risk portfolios, affecting their financial performance. This has led to the assigning of the risk assessment role to the audit committee. The board of directors and its audit committee play an essential function in Enterprise Risk Management (ERM) by building up the right condition or tone-at-the-top. Given the board's responsibilities for representing the interests of shareholders, it plays a vital role in overseeing management's approach to ERM. This study examined the relationship between audit committee characteristics and risk management of some selected listed firms in a developing country like Nigeria. The study used secondary data to describe the dependent variable (financial risk decomposed into credit risk and liquidity risk) and the explanatory variables (decomposed into audit committee accounting expertise, audit committee meetings, audit committee independence and audit committee gender). The study used pair sample t-test, student t-test, Pearson Moment Correlation and random panel data estimator for twenty (20) selected listed firms for 2012-2016. Findings indicate that there is a negative between audit committee accounting expertise and financial risk. This revealed that Accounting Expertise in Audit Committees are likely to involve in activities and practices to curb financial risk. In addition, the Audit committee meeting indicates a negative relationship with credit risk. Audit committee gender and audit committee independence have a negative effect on liquidity risk. Therefore, this study recommends that Audit committees embrace Enterprise Risk Management (ERM) to manage risks effectively across the organization. Risk management processes should be one of the major points of discussion during audit committee meetings.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».