Impact of risk disclosure on the volatility, liquidity and performance of the UK and Canadian insurance companies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the impact of risk disclosure practices (voluntary, mandatory and risk disclosure index) on stock return volatility, market liquidity and financial performance for insurance companies in the UK and Canada, before and after the International Financial Reporting Standards (IFRS) adoption. Design/methodology/approach The panel data analysis covers 14 insurance companies in the UK and 12 in Canada over a six-year period, three years before and three years after the implementation of IFRS. The authors collected risk disclosure data manually from the annual reports and analyzed it through QSR NVivo software for each country. The other variables are secondary data collected from Thomson Reuters Eikon and Datastream. Findings The results reveal that mandatory risk disclosure practices positively influence stock return volatility for UK insurers but not Canadian ones. Moreover, both mandatory and voluntary risk disclosures increase market liquidity for UK insurers. The outcomes also show a negative influence of risk disclosure practices on financial performance for both the UK and Canadian insurers. The adoption of IFRS enhances the impact of risk disclosure practices in both countries on market liquidity and financial performance. Research limitations/implications The findings rationalize the impact of risk disclosure practices on volatility, liquidity and financial performance of UK and Canada insurers, and the effect of IFRS in triggering those results. Practical implications The findings highlight the diverse effects of voluntary and mandatory risk disclosure practices in enhancing market discipline and mitigating information asymmetry problems to investors. Regulators and policymakers could rely on the findings to amend and develop disclosure standards more frequently to assure their effectiveness. The authors also offer insights to managers to determine the levels of mandatory and voluntary disclosure practices and disclosure strategies to gain their stakeholders’ confidence. Originality/value This study contributes to the literature of risk disclosure in the insurance industry for both the UK and Canada where scarce studies are conducted. It also offers interesting implementations to investors, managers and policymakers.
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 | 0,002 | 0,017 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».