The Road to Sustainable Investing: Corporate Governance, Sustainable Development Goals, and the Financial Market
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of corporate governance (CG) and sustainable development goals (SDGs) practices on financial markets and company performance in Malaysia compared to developed countries like the United States, United Kingdom, Canada, and Singapore. The study uses panel data regression models to analyse the impact of CG and SDG adoption on stock return, volatility, investor sentiment, profitability, liquidity, and solvency from 2017 to 2021. The findings show that CG and SDG practices have a positive impact on financial market and company performance in both developed and developing countries. However, the strength and specific variables of the relationship differ depending on the country context. In developed countries, board responsibilities, remuneration, engagement with stakeholders, SDG4 (Quality Education), and SDG10 (Reduce Inequalities) are positively associated with stock return. In contrast, audit committee effectiveness and SDG8 (Decent Work and Economic Growth), SDG11 (Sustainable Cities and Communities), and SDG13 (Climate Action) are significant in Malaysia and Singapore. The study emphasizes the significance of context-specific factors in determining the effect of CG and SDG practices on financial market and company performance. It recommends Malaysia learn from developed countries’ best practices and adopt a tailored approach to implementation based on its country context.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».