Does the audit quality have any moderating impact on the relationship between ownership structure and dividends? Evidence from Jordan
Notice bibliographique
Résumé
The article aims at investigating whether audit quality impacts the relationship between ownership structure and dividends in companies listed on the Amman Stock Exchange (ASE). The article is constructed on the analysis of time-series–cross-section (TSCS) (Panel Data). The study sample comprises 34 companies listed on the Amman Stock Exchange between 2016 and 2021. The study sample’s content of the financial reports is analyzed to attain appropriate data for the study. The Findings indicate that family ownership and ownership of board members negatively impact dividends. In contrast, institutional ownership and concentrated ownership positively impact dividends, as no effect of foreign ownership is found on dividends. By introducing audit quality as a modified variable on the relationship between ownership structure and dividends, the findings demonstrate that audit quality positively enhances and strengthens this relationship. This article with its results is of great significance to future stockholders and shareholders, as they help in selecting companies capable of distributing higher dividends than other companies and achieving satisfactory investment returns. The findings of the study also focus on the significance of audit quality as a guarantor for regulating the relationship between forms of ownership structure and the distribution of dividends. This study is regarded among the little research investigating the factors that would impact the relationship between ownership structure and dividends. This article plays a key role in bridging the research gap related to the lack of studies dealing with the relationship between ownership structure and dividends in emerging markets.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».