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Enregistrement W3203799057 · doi:10.5267/j.ac.2021.6.014

Minority investor protection mechanisms and agency costs: An empirical study using a World Bank–developed approach

2021· article· en· W3203799057 sur OpenAlexvenueno aff
Hoang Pham, Minh Công Nguyễn

Notice bibliographique

RevueAccounting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderBusinessAgency costAgency (philosophy)AccountingRemunerationFinanceCorporate governanceAsset (computer security)Government (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to examine the impact of minority investor protection mechanisms on agency costs. All relevant indicators of minority investor protection adapted from the World Bank’s annual ‘Doing Business’ reports, along with concentrated government ownership, are employed with a panel data sample of 135 Vietnamese listed firms during the period 2014–2018. It is found that the following mechanisms are effective in mitigating agency costs and hence agency problems at the firm level: 1) review and approval requirements for related-party transactions; 2) minority shareholders’ ability to sue and hold directors liable for their duties; 3) minority shareholders’ access to internal corporate documents; 4) investors’ rights to approve major corporate investment and sale of asset decisions; and 5) disclosure in annual reports of salaries, bonuses and other forms of remuneration to directors and management. Interestingly, board independence and controlling government shareholders are not confirmed to play significant roles in addressing agency problems. To the best of the authors’ knowledge, this is the first attempt at testing for the impact of minority investor protection mechanisms developed by the World Bank on agency costs at the firm level, hence providing empirical evidence for the adoption of the minority investor protection mechanisms promoted by the World Bank. This study also provides policy implications for selecting effective mechanisms to mitigate agency conflicts between controlling shareholders and minority investors in order to enhance the financial performance of firms in an Asian emerging market.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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