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Enregistrement W7001322347

Impact de la rémunération sous forme de commission sur la performance financière : cas des compagnies d'assurance au Québec

2022· other· fr· W7001322347 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWorking Capital and Financial Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)General interestCommission
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude examine l’impact de la rémunération sous forme de commission sur la performance financière des sociétés d’assurance au Québec. Ce secteur a connu une expansion vertigineuse et ne cesse de grandir année après année, malgré des difficultés de toutes sortes. La rémunération dans ce secteur peut prendre la forme de salaire fixe,de salaire variable et dans bien des cas, de salaire mixte. L’activité principale dans ce milieu, consistant à écouler les produits et services financiers, est concentrée entre les mains de travailleurs faisant partie des réseaux de distribution. Ces réseaux de distribution sont composés du réseau de carrière et du réseau de courtage qui rémunèrent leurs travailleurs à la commission. Il y a aussi des réseaux de distribution, au sein desquels les personnes engagées ont un statut d’employé et reçoivent un salaire fixe. Cette recherche veut déterminer, étudier et analyser la relation existante entre la rémunération sous forme de commission et la performance financière des entreprises dans le secteur des assurances. Cependant, l’analyse de nos différents résultats de la recherche démontre que l’impact de cette forme de rémunération est significatif seulement avec le réseau de courtage. Nos deux hypothèses de recherche soutiennent au départ une relation positive entre la rémunération sous forme de commission ainsi que la rémunération sous forme de salaire fixe sur la performance financière. Cette dernière est mesurée par le rendement des capitaux propres et représente la variable dépendante. Elle est expliquée premièrement, par trois variables d’intérêt et ces trois variables qui sont: le salaire fixe, le réseau de carrière et le réseau de courtage, représentent en même temps, les divers réseaux de distribution dans nos différents modèles. Deuxièmement, elle est aussi expliquée par quatre variables de contrôle qui sont: le volume de ventes, la commission versée, les dépenses et indemnités totales et sans oublier l’endettement. Pour évaluer l’impact de la pratique de rémunération variable, plus précisément celle de la rémunération sous forme de commission, sur la performance financière, nous avons utilisé un échantillon de 34 sociétés d’assurance qui oeuvrent au Québec et qui disposent de données continues pour la période allant de 2013 à 2018. Notre étude est réalisée dans le contexte québécois, avec un modèle d’équation linéaire de base, un autre modèle circonstanciel et aussi nous avons fait appel à la méthode de régression par étapes, communément appelée stepwise, afin de déterminer la variable qui explique le mieux notre variable dépendante. Nos résultats montrent qu’il existe une association positive et statistiquement significative, au seuil de 5%, entre le réseau de courtage et la performance financière mesurée par le rendement des capitaux propres. Cette relation supporte notre première hypothèse selon laquelle, il existe une association positive et significative entre la rémunération sous forme de commission et la performance financière dans le secteur des assurances au Québec. Cette hypothèse est confirmée pour les sociétés qui utilisent les réseaux de courtage pour écouler leurs produits et services financiers. Pour ce qui est des réseaux de carrière ainsi que les réseaux des personnes qui sont engagées avec un statut d’employé, nos deux hypothèses ne sont pas validées. La méthode stepwise, pour sa part, montre que le réseau de carrière explique négativement la performance financière mesurée par le rendement des capitaux propres et c’est la seule variable retenue selon cette méthode. Notre étude est organisée autour de cinq chapitres. Le premier, traite de notre problématique. Dans le second sont présentés une revue de littérature, le cadre théorique et nos hypothèses de recherche. Le troisième contient notre méthodologie. Le quatrième expose la présentation et l'analyse des résultats. Enfin, dans notre cinquième et dernier chapitre, il sera question de notre contribution, de la limite de l’étude ainsi que de nouvelles voies pour d’autres recherches. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : performance financière, rémunération sous forme de commission, réseau de carrière, réseau de courtage

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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

Citations0
Publié2022
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