Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to investigate the effect of board structure on earnings response coefficient (ERC) and Grade of Disclosures Information of companies accepted in Tehran Stock Exchange.The present study is an applied research in terms of its purpose.Also, a correlational research method has been used in this study.The statistical population includes all the companies accepted in Tehran Stock Exchange which have been continuously active from the beginning of 2007 to the end of 2012.117 companies listed on the Tehran Stock Exchange were selected as the statistical sample.The research results showed that there is a negative and significant relationship between the board's tenure and the independence of the board with the Grade of Disclosures Information.Also, a direct and significant relationship was discovered between the size of the board of directors and the Grade of Disclosures Information.The size of the company had a positive and significant relationship with the disclosure rate, while the ratio of book value to market value and coefficient β had a negative and significant relationship with the quality of disclosures information and also, according to the information gained, there was no significant relationship between long term debt to assets ratio and voluntary disclosure rate.Also, board tenure and director independence have a reverse and significant relationship with the earnings response coefficient, while the board size has a direct and significant relationship with the earnings response coefficient.Except β coefficient which has no significant relationship with earnings response coefficient, long term debt to assets ratio has a negative and significant relationship with earnings reaction coefficient and the size of the company and the ratio of book value to market value have a positive and significant relationship with the earnings response coefficient.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,897 | 0,919 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».