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Record W7001322347

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

2022· other· fr· W7001322347 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicWorking Capital and Financial Performance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)General interestCommission
DOInot available

Abstract

fetched live from 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

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.406
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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