How Do Profitability and Institutional Ownership Drive Value through Dividend Policy? Evidence from Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examines how dividend policy, profitability, and institutional ownership affect the value of a company. This study also examines how dividend policy affects the paths of profitability, institutional ownership, and firm value in the Nigerian Exchange Group (NGX). The study used a longitudinal research design with 46 purposively sampled firms and a dataset spanning from 2012 to 2022, yielding 417 observations. We used multiple path analyses with bootstrap mediation and 2000 replications to examine the manufacturing sector and five subsectors. This helped us understand how exogenous variables affect endogenous variables in a more complex way by showing their direct, indirect, and total effects. The most important results showed that 1) DPS, which stands for dividend policy, did not have a significant mediating effect on profitability at the aggregate or subsector level; 2) DPS did have a significant positive mediating effect on institutional ownership at the aggregate level; and 3) DPS had a significant negative mediating effect on consumer staples. This study covered the manufacturing firms listed on the NGX, which limits the outcome’s applicability to other sectors and geographic regions. Some implications for investors and regulators are that institutional ownership and dividend policy (DPS) are potent tools for mitigating agency costs and that dividend payments send signals and help reduce information asymmetry, which ultimately positively impacts value. This study contributes to the literature on mediation analysis in a novel manner by applying bootstrap mediation analysis within the geographic context of Nigeria, which brings a new perspective to financial analysis methodology in emerging markets.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».