The effect of risk management on the performance of Canadian firms
Notice bibliographique
Résumé
Since the 2008 financial crisis, the relationship between investing in enterprise risk management (ERM) and its influence on business performance has continued to gain popularity and with the enormous volatility in the business world today, proper ERM is more important than ever (Chen, Tsao, Hsieh, & Hu, 2019; Maruhun, Atan, Yusuf, Rahman, & Abdullah, 2021). Is it the companies that manage risks better that perform better, regardless of the industry? The objective of this research is to analyze the effect of the way in which risks are managed by Canadian firms in different industries and the impact of this management on different levels of performance. A sample of 30 annual reports covering the fiscal years ending in 2019 and 2020 from fifteen Canadian companies that trade on the Toronto Stock Exchange (TSX) has been completed. The analysis of Pearson’s correlation coefficients as well as the coefficients of determinations made it possible to assess the relationship between the various ERM variables and company performance. By analyzing the correlations obtained for the 2019 and 2020 financial years, no significant relationship could be demonstrated between ERM, and 5 performance indicators analyzed. However, several significant correlations have indeed been demonstrated between each industry studied, these affecting different performance indicators depending on the sector.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».