Executive compensation: A comparison between Canadian CEOs and their American counterparts
Notice bibliographique
Résumé
While many researchers are still unsure as to why CEOs in the United States on average are compensated the highest on the global scale, this paper attempts to bridge the gap to this confusion by conducting a thorough analysis through the application of primary and secondary sources. The findings provided in this research are intended to lay the foundations to an underdeveloped total CEO compensation comparison between Canadian CEOs and American CEOs. This dissertation also investigates why there is a premium associated with US CEOs. An econometric model has been constructed to demonstrate some of the determinants influencing total CEO compensation, from which it can be understood that firm size is statistically significant. The longitudinal dataset included a final sample of 50 Canadian firms and 44 US firms, over the years 2009 to 2013 (See Appendix 9 and 10). An OLS baseline estimation was applied to test the model. Although, some of the initial results displayed significant relationships between firm performance, tenure, and board size with regards to total CEO compensation, the model was deemed to be relatively unfit at explaining the overall variation. This experiment was further extended using a cut-off rule of 2% from the upper and lower limits within each model to omit some of the outliers found in the dataset. Subsequently, OLS was conducted with robust standard errors to eliminate the presence of heteroskedasticity. Firm size still showed a positive and highly significant relationship under both samples. In addition, under both samples, firm performance was expressed by the return on assets and it illustrated a negative association with total CEO compensation. Although the financial crisis of 2007 and the adoption of a new Canadian accounting system were considered to be sound evidence for receiving results, which happened to be counter-intuitive to previous findings, this evidence may have be driven by the presence of an idiosyncratic sample. \n\nThis work remains to be the entire responsibility of the client. I am pleased for my dissertation to be shared and made available as an example of good practice.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».