Intellectual capital as a longitudinal predictor of company performance in a developing economy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assesses whether intellectual capital (IC), measured using the Value‐Added Intellectual Coefficient (VAIC), can predict the financial and market performance of listed companies in a developing economy. Panel data from all 174 companies listed on the Kuwait Stock Exchange were analyzed. Four company performance measures were investigated: return on assets, return on equity, market/book value, and market capitalization. Eight competitive longitudinal models were evaluated using SEM–PLS, as well as the 1‐year, 2‐year, and 3‐year lags. VAIC possesses significant predictive power on company performance, but only on return on assets and return on equity, with a stronger predictive power for the 2‐year lag. When analyzing the 3‐year lag, the model fit decreases significantly. This suggests that VAIC has no significant predictive power on analyzed market performance measures. Most extant literature on IC does not explicitly quantify its lagged effect and predictive power on company performance. Additionally, existing research focuses less on developing economies. The research was conducted in a developing economy with a relatively young and inefficient financial market. This rationalizes the findings in which IC cannot predict market performance. Additionally, the time span considered is only 5 years from the 21 years analyzed. Useful managerial insights on the evident lagged effect and predictive power of IC in a developing economy are provided. Quantifying the effect size adds value to the further understanding of IC's nature.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».