Institutional Ownership and Firm Performance: Evidence From Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the relationship between institutional ownership and firm performance using a sample of 567 Canadian firms in 2011. The focus on the Canadian firms provides additional insight towards the topic of institutional ownership as a remedial measure towards agency problems, since Canada has shared legal traditions with the United States, but has ownership concentration more comparable to levels in Western Europe and Asia. A distinguishing feature of this study's analysis involves the consideration of institutional investor by type as well as the inclusion of the number of such investors as a measure of ownership. \n \nThe effects of institutional ownership on performance measures Tobin's Q, Industry-Adjusted Tobin's Q, and Return on Assets are estimated using ordinary least squares (OLS) and two-stage least squares (2SLS) methodology, where the latter is employed to offset the endogeneity bias to which the OLS method is susceptible. Although several relationships emerged between institutional ownership levels and measures of Tobin's Q in the OLS regression, only a negative relationship between both the percentage and the number of insurance company investors, was observed to be significant once estimated simultaneously under the 2 SLS method. For all measures of performance, Hausman tests reveal that OLS results are biased in multiple instances; meaningful interpretation must rely on the 2 SLS results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».