Audit committee chairman characteristics and corporate performance: Empirical evidence from Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate the impact of corporate governance (CG) characteristics, specifically audit committee chairman (ACC) characteristics. (tenure, expertise, and directorship) on corporate performance (CP). The study was executed on 44 firms, which were registered under the finance sector at Bursa Saudi Arabia. In terms of its scope, the study stretched over quite a long period of time and observed a considerable number of firms; more specifically, it lasted from 2015 to 2019, and observed 195 firms. The relationship between the characteristics of audit committee (AC) directors and CP has been studied extensively in the past. Nevertheless, few studies have investigated the ACC's characteristics. To the best of the researcher's knowledge, no study has yet studied the effect of CG's characteristics, specifically, the ACC characteristics on CP. The study’s conclusions indicate that corporate governance (CG) characteristics, specifically audit committee chairman (ACC) characteristics (tenure and expertise) are positively related to the performance of finance companies. However, the audit committee chairman’s multiple directorships, on the other hand, has no relationship with corporate performance. Review of literature on the audit committee chairman characteristics used in this study is offered, the practical implications and the recommendations for future research works is also emphasized.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».