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Enregistrement W4407729662 · doi:10.5539/ijef.v17n3p106

Influence of Risk Management Practices on the Financial Performance of Investment Firms Trading at the NSE

2025· article· en· W4407729662 sur OpenAlexvenueno aff
Norris Kibe Muhia

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessInvestment (military)FinanceFinancial systemEconomicsFinancial economicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to investigate the influence of risk management practices on the performance of investment firms in Kenya, specifically focusing on the role of risk management practices on the performance of investment firms trading at the Nairobi Securities Exchange. This study used a correlational research methodology and positivist philosophy to investigate how firm-specific characteristics affected the financial performance of 63 investment businesses listed between 2014 and 2023 on the Nairobi Securities Exchange (NSE). Using a census technique, data was gathered from secondary sources such as NSE, CBK, and KNBS. Statistical analysis methods such as SPSS were used to display the results.  The findings indicated that risk management strategies positively impact financial performance, with significant effects on ROA, ROE, and composite performance measures, highlighting the critical role of robust risk management in enhancing the economic performance of investment firms trading at NSE. Based on the study findings, investment firms should develop comprehensive risk management frameworks that effectively identify, assess and mitigate potential risks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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