Effects of Risk Committee on Agency Costs and Financial Performance
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to explore the influence of risk committee characteristics on agency costs and financial performance as well as investigate whether the attributes of a risk committee moderate the association between the agency costs and financial performance of financial firms listed in the Saudi Stock Market (TASI). We primarily concentrate on six attributes of risk committees (risk committee existence, size, independence, meetings, financial expertise, and busyness) and their impact on agency costs and financial performance. This study employed the ordinary least squares (OLS) and generalized methods of moments (GMM) models to explore these relationships. Using a sample of 455 observations representing the financial corporations listed on the TASI for the period from 2010 to 2022, we found that risk committees’ existence, risk committee independence, and financial expertise have negative and significant associations with agency costs, but a positive influence on financial performance. However, risk committee size and busyness are positively related to agency costs and adversely associated with firms’ financial performance. Furthermore, we showed that agency costs influence banks’ financial performance negatively, yet risk committees oversee this risk and enhance banks’ financial performance. The findings of this study have implications for financial firms, policymakers, and regulators. Beyond making empirical contributions by investigating a relatively unexplored topic in a developing Middle Eastern economy, this analysis provides valuable insights into optimizing risk committee characteristics and structures to improve financial monitoring within the framework of Saudi Arabia. This area of research has been relatively limited compared to studies conducted in developed countries.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».