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Enregistrement W4287307282 · doi:10.1002/jcaf.22582

Exploring the effects of family control on dividend policy—Evidence from Canada

2022· article· en· W4287307282 sur OpenAlexaffabout
Raymond Leung

Notice bibliographique

RevueJournal of Corporate Accounting & Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFamily Business Performance and Succession
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDividendEarningsShareholderDividend policyBusinessCashAgency (philosophy)Control (management)Monetary economicsEconomicsCorporate governanceAccountingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines if publicly listed family‐controlled corporations (hereafter called FCCs) have more differential effects on cash dividend policy (in both willingness to pay and amounts paid) than non‐FCCs. While the literature provides mixed conclusions, this study focuses on the theoretical underpinning that FCCs’ unique behavior model with objective to preserve their socio‐emotional wealth (SEW) tend to protect their highly undiversified invested capital, operate conservatively and conserve corporate wealth for future generations. As a result, FCCs, especially those with large size and large accumulated profits, would pursue type II expropriative agency motive by lowering cash dividend payout. Nevertheless, when FCCs operate for long years, their transgenerational sustainability intentions and reputational concerns stemmed from the SEW will induce FCCs to endeavor non‐financial goals. This study further finds evidence that FCCs with longer years, and accumulated large retained earnings and size are willing to align with minority shareholders’ interests by being more willing to pay more cash dividends. However, comparing to their non‐FCC counterparts, the heterogeneous variable of FCCs age interacts with retained earnings and size to cause larger positive effects in willingness to pay more cash dividends; and cash dividend payouts.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,166 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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