The Impact of CEO Characteristics on the Financial Performance of Family Businesses Listed in the Euronext Exchange
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies the CEO characteristics that have an impact on the performance of family businesses listed in the Euronext in the post-COVID 19 period. CEO characteristics are evaluated on two dimensions, i.e., personal characteristics and corporate governance mechanisms. A sample of 137 firm-year observations from Portugal, Luxembourg, the Netherlands, Ireland, France, and Belgium was chosen. CEO attributes of age, gender, education, and family membership were combined with corporate governance mechanisms of ownership concentration, CEO duality, CEO directorships, and CEO tenure, to predict return on assets and return on equity, using OLS regression. GMM estimation and Two-Stage Least Squares were employed to establish the robustness of the results. Among CEO personal characteristics, CEO family membership has a positive impact on return on assets, and a positive impact on return on equity. Among corporate governance mechanisms, CEO duality had a negative impact on return on assets, and a negative impact on return on equity. CEO ownership, and CEO tenure had a positive impact on return on assets, and a positive impact on return on equity. This paper’s value lies in its evaluation of the under-researched area of family businesses of Euronext-listed firms. It can be used by family businesses in the region, for the selection and training of CEOs to fulfill the goal of achieving superior financial performance.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».