The Moderating Role of Board Ownership on The Relationship Between Gender Diversity and Accounting Fraud: Evidence From KSA
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of gender diversity on corporate boards and its effect on accounting fraud, with a specific focus on the moderating role of ownership. The relevance of this research lies in its potential to enhance corporate governance and fraud prevention strategies. The purpose is to investigate whether increased gender diversity is associated with reduced instances of accounting fraud and to explore how ownership influences this relationship. Using data from 30 non-financial companies listed on the Saudi Stock Exchange from 2019 to 2023, totaling 150 observations, the study employs three distinct models—Altman, Springate, and Zmijewski—for comprehensive statistical analysis. Results consistently indicate a negative relationship between gender diversity on boards and accounting fraud across all models. Specifically, the Altman model shows a strong negative relationship (t-test: -14.027, p-value: 0.000), the Springate model indicates a significant negative relationship (t-test: -2.707, p-value: 0.025), and the Zmijewski model reveals a highly significant negative relationship (t-test: -25.547, p-value: 0.000). Furthermore, ownership significantly moderates this relationship in all models, with varying effects: positive moderation in the Altman model (t-test: 4.567, p-value: 0.000) and negative moderation in the Springate (t-test: -5.455, p-value: 0.001) and Zmijewski models (t-test: -9.342, p-value: 0.000). In conclusion, increasing gender diversity on boards is associated with reduced accounting fraud. Ownership's moderating effect varies across models but underscores the importance of board composition and ownership structure in corporate governance and fraud prevention efforts.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».