The Effect of Cash Holdings on Financial Performance: Evidence from Middle Eastern and North African Countries
Notice bibliographique
Résumé
This work aimed to examine the effect of corporate cash holdings on financial performance. The data covered 536 non-financial firms for the 2006–2020 period from 11 MENA region countries. This study used fixed- and random-effects testing models. To the best of the authors’ knowledge, this is the first study that aimed to study the effect of corporate cash holdings on financial performance in MENA countries in two aspects: linear and non-linear relationships. By using the return on assets, return on equity, earnings before interest, and the tax margin as the indicators of financial performance, we developed two groups of models investigating the linear and non-linear relationships between cash holdings and profitability measures. The models included several control variables, namely leverage, firm size, sales growth rate, tangibility, dividend pay-out ratio, and gross domestic product (GDP) growth rate. The results of this study revealed that both the linear and non-linear models produced significant results for the return on assets and the return on equity, but for the earnings before interest and tax margins, the linear model was insignificant. The non-linear models indicated an optimal level of cash holdings. In this context, the policymakers must actively evaluate these policies, such as working capital management and its effect on financial performance. In addition, the policymakers must consider macroeconomic conditions when designing corporate cash-holding policies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».