Human Capital Reporting (HCR) and Shareholder Value Maximization in Listed Manufacturing Firms in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of human resource reporting (HCR) or disclosures on share price and earnings potential measured by the earnings per share. It adopts an ex-post causal research design and employs secondary data retrieved from annual reports of 30 selected manufacturing firms in Nigeria. Data was analyzed using descriptive statistics, correlation analysis and the quantile regression techniques. The research outcome from the distributional dynamics for share price tends to highlight that the effect of HRD-Index is significant at 5% for firms at high levels above average financial performance at Q[0.2.] - Q[0.4] and also significant at 5% for firms at average levels of firm value Q[0.5] and even below average levels Q[0.6]-Q[0.9]. Finding thus highlights that the impact of human resource disclosures on share price or market value may not necessarily be a function of the share price levels. The distributional dynamics for EPS used as the measure for earnings potential is similar to that which was observed for Share price and tends to highlight that the effect of human resource disclosure is significant at 5% for firms at high levels above average earnings per share measure of financial performance at Q[0.1], Q[0.2.], Q[0.3.] and Q[0.4.] and also significant at 5% for firms at average levels of financial performance Q[0.5] and even below average levels Q[0.6]-Q[0.8]. The recommendation is that human resource investments should not been looked at as an expense but as a competitive strategy of the firm.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».