Do Chief Executive Officer’s Attributes Impact on the Performance of Nigerian Firms?
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of Chief Executive Officer’s (CEO) attributes on the performance of manufacturing firms listed on the Nigeria Stock Exchange (NSE). In line with the ideals of upper echelon theory that firms are reflective of the cognitive behaviours of the CEO, we examined such attributes as CEO education, experience and gender on the performance and value of manufacturing firms. Secondary data were collected from the firms’ annual reports from 2013 to 2021, which was made suitable by the adoption of ex post facto research design. Thirty-six firms were purposely selected for the study wherein the data were analysed with the descriptive statistics, correlation and panel regression analysis. The results of the study indicate that CEO characteristics jointly have a significant effect on firm performance and firm value which were measured by Return on Equity (ROEQ) and Tobin’s Q (TOBNQ) respectively, of the manufacturing firms at 1% significant levels. The study therefore, recommends that CEO characteristics should not be independently sought for, but jointly as complementary components in individuals being considered for the CEO position. Additionally, appointing a female CEO should not be a fulfilling task, but a woman could be made the CEO if she possesses other complementary attributes, required for driving the firm towards greater performance and value, as would do by a male counterpart.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».