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Enregistrement W4292566169 · doi:10.5267/j.msl.2022.5.003

Influence of behavioural biases and capital structure determinants on capital structure and share price: Regression and path analyses for Indonesian publicly listed firms

2022· article· en· W4292566169 sur OpenAlexvenueno aff
David Rimbo Lim, Hendrawan Supratikno, Gracia Shinta S. Ugut, Edison Hulu

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapital structureOverconfidence effectEconomicsEconometricsPanel dataPath analysis (statistics)Financial economicsMonetary economicsDebtPsychologyFinanceStatisticsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between behavioural characteristics (both rational and irrational measures) and capital structure determinants has been empirically validated. This study examines the influence of the behavioural traits of overconfidence and optimism on capital structure determinations by IDX-listed public Indonesian firms’ (Tbks) management. This is statistically tested via a comprehensive hypothesis modelling construct that includes empirically validated capital structure determinants (market timing, profitability, tangibility, size and their impacts on stock price). Panel regression PLS and path analysis were performed on stock price data and financial metrics extracted from the 2013–2020 financial statements of 55 Tbks from the LQ-45 and Kompas-100 stock indices. This study found that Optimism, Market Timing and Adjusted Debt on Market Timing are not determinants of capital structure for Tbks, while Overconfidence and the control variables Firm Profitability, Firm’s Asset Tangibility and Firm Size were statistically validated as capital structure determinants. Overconfidence (as a behavioural bias) is observed to have significant negative influence on management’s capital structure determinations, while Optimism has insignificant positive influence. The less aggressive leveraged models adopted by the sampled Tbks may indicate that implemented good principles of corporate governance have played a role in preventing capital structure determinations skewed by managements’ behavioural biases or psychological tendencies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission1
Résumé présentoui

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