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Enregistrement W4391187846 · doi:10.5430/afr.v13n1p30

Examining the Influence of Corporate Governance on Working Capital Management: Insights from Malaysian Public Listed Companies in Selangor

2024· article· en· W4391187846 sur OpenAlexvenueno aff
Nurhazrina Mat Rahim, Mohd Fairuz Adnan, Yusri Hazrol Yusoff

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWorking Capital and Financial Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessAccountingCapital (architecture)MarketingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate governance and working capital management (WCM) are treated as essential subjects in financial management. Many researchers have studied the influence of corporate governance, but only a few of them have connected it with WCM efficiency. Particularly in Malaysia, there has been little concentration given to the relationship between corporate governance attributes and the WCM of the companies. Therefore, the present study intends to analyse the impact of corporate governance represented by CEO tenure, CEO Duality, Board size and Audit Committee on WCM represented by the current ratio of 35 Selangor-based companies which are listed under the FTSE Bursa Malaysia Top 100 Index.The results from this study show that CEO tenure has a significant negative impact on the current ratio, while CEO duality has a positive impact on the current ratio. Moreover, board size has no significant impact on the current ratio, and the audit committee has a significant positive impact on the current ratio. These findings imply that effective corporate governance mechanisms can significantly affect WCM. The result is expected to enable the owners of the firms to improve their corporate governance practices to enhance WCM efficiency and, furthermore, contribute to the enhancement of the profitability of the firms and maximise shareholders' wealth indirectly. Additionally, the findings from this study can also be a guide for good corporate governance' criteria that significantly affect the efficiency of WCM to be practised by other companies, including SMEs and other organisations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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