Exploring the Impact of Board Gender Diversity on Financial Performance in the Egyptian Banking Sector: A Longitudinal and Intersectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This paper examines the effect of Board gender diversity on financial performance in the Egyptian banking industry. It investigates whether female directors on bank boards affect financial performance in terms of the CAMELS (capital adequacy, asset quality, management quality, earnings efficiency, liquidity risk, and sensitivity to market risk) framework. Methods and tools: This study uses a sample of 12 banks listed on the Egyptian Exchange covering the period from 2012 to 2022, employing panel data analysis and the Generalized Method of Moments (GMM) technique to examine the relationship between board gender diversity and bank performance. Control variables are bank size, non-executive directors’ ratio, CEO and chairman roles duality, board ownership, number of board meetings, and auditing committee meetings. Results: Findings indicate that female participation has no significant effects on each of the asset quality and earnings indicators, while capital adequacy, management efficiency, and sensitivity to risk have been affected positively. Besides, female participation seems to have a significant negative effect on liquidity. Theoretical and empirical contribution: This study significantly contributes to the discussion on gender diversity in corporate governance, particularly in the banking sector of emerging markets. It establishes a foundation that can be used by academics, industry practitioners, and policymakers to advance inclusive and effective governance structures.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».