Corporate governance characteristics and valuation: inferences from quantile regression
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Date
2016-12-01
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Universidad ESAN. ESAN Ediciones
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Redes Sociales
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Prior literature on corporate governance and performance provides mixed evidence on the impact ofvarious corporate governance measures on performance indicators. However, most of literatures adoptthe Ordinary Least Square (OLS). This method is based on the central tendency, which may not appro-priately represent the reality in cases where the dependent variable ranges between upper and lowervalues and hence the relationship may not be homogenous across different percentiles of the dependentvariables. A variable having a positive impact based on the central tendency for firms may not be the casefor the firms in the upper or lower bounds. Thus, estimating the means using OLS may not reflect andrepresent the heterogeneity in the estimated relationship. Therefore, quantile regression estimates therelationship at any point conditional on the distribution of dependent variable. This would enable us togenerate various estimated coefficient at certain quantile of dependent variable. Therefore, the objectiveof the study is twofold. First, this study aims to investigate the relationship between corporate gover-nance and performance using OLS. Second, this work further explores the impact of corporate governancemechanisms on performance using quantile regression so as to compare and to shed light on whetherthere is heterogeneity in the influence of these variables on the performance of listed companies acrossquantiles. The results of the study provide evidence that quantile approach shows inconsistency in theresult with OLS and hence indicating the impact depends on the scale size. This theoretically providesfurther support that OLS may represent a poor estimation approach for the reality of firms.
La literatura previa sobre gobierno corporativo y desempe Ģno aporta una evidencia mixta del impactode las diversas mediciones del mismo sobre los indicadores del desempe Ģno. Sin embargo, gran parte dela literatura adopta el mĆ©todo de los mĆnimos cuadrados ordinarios (MCO). Dicho mĆ©todo se basa en latendencia central, que puede no constituir una representaciĆ³n adecuada de la realidad en aquellos casosen los que la variable dependiente oscila entre los valores superior e inferior y, por tanto, la relaciĆ³npuede no ser homogĆ©nea a lo largo de los diferentes percentiles de las variables dependientes. Unavariable que tenga un impacto positivo basado en la tendencia central para las empresas puede no serel caso para aquellas posicionadas en los lĆmites superior o inferior. Entonces, el cĆ”lculo de las mediascon el uso del mĆ©todo MCO no reflejarĆa ni representarĆa la heterogeneidad en la relaciĆ³n estimada. Porello, la regresiĆ³n de cuantiles calcula la relaciĆ³n en cualquier punto, supeditado a la distribuciĆ³n de la variable dependiente. Esto nos permitirĆa generar diversos coeficientes estimados en cualquier cuantil dela variable dependiente. En consecuencia, el objetivo de este estudio es doble: investiga la relaciĆ³n entre elgobierno corporativo y el desempe Ģno, utilizando el mĆ©todo MCO y explora el impacto de los mecanismosdel gobierno corporativo sobre el desempe Ģno, utilizando la regresiĆ³n de cuantiles, a fin de comparar yarrojar luz sobre la posibilidad de que exista heterogeneidad en la influencia de dichas variables sobreel desempe Ģno de las empresas cotizadas, a lo largo de los cuantiles. Los resultados del estudio aportanevidencia acerca de que el enfoque de los cuantiles es inconsistente con el mĆ©todo MCO y, por tanto,indica que el impacto depende del tama Ģno de la escala. Esto respalda, ademĆ”s, el hecho de que el mĆ©todoMCO puede representar un enfoque de cĆ”lculo mĆ”s dĆ©bil para la realidad de las empresas.
La literatura previa sobre gobierno corporativo y desempe Ģno aporta una evidencia mixta del impactode las diversas mediciones del mismo sobre los indicadores del desempe Ģno. Sin embargo, gran parte dela literatura adopta el mĆ©todo de los mĆnimos cuadrados ordinarios (MCO). Dicho mĆ©todo se basa en latendencia central, que puede no constituir una representaciĆ³n adecuada de la realidad en aquellos casosen los que la variable dependiente oscila entre los valores superior e inferior y, por tanto, la relaciĆ³npuede no ser homogĆ©nea a lo largo de los diferentes percentiles de las variables dependientes. Unavariable que tenga un impacto positivo basado en la tendencia central para las empresas puede no serel caso para aquellas posicionadas en los lĆmites superior o inferior. Entonces, el cĆ”lculo de las mediascon el uso del mĆ©todo MCO no reflejarĆa ni representarĆa la heterogeneidad en la relaciĆ³n estimada. Porello, la regresiĆ³n de cuantiles calcula la relaciĆ³n en cualquier punto, supeditado a la distribuciĆ³n de la variable dependiente. Esto nos permitirĆa generar diversos coeficientes estimados en cualquier cuantil dela variable dependiente. En consecuencia, el objetivo de este estudio es doble: investiga la relaciĆ³n entre elgobierno corporativo y el desempe Ģno, utilizando el mĆ©todo MCO y explora el impacto de los mecanismosdel gobierno corporativo sobre el desempe Ģno, utilizando la regresiĆ³n de cuantiles, a fin de comparar yarrojar luz sobre la posibilidad de que exista heterogeneidad en la influencia de dichas variables sobreel desempe Ģno de las empresas cotizadas, a lo largo de los cuantiles. Los resultados del estudio aportanevidencia acerca de que el enfoque de los cuantiles es inconsistente con el mĆ©todo MCO y, por tanto,indica que el impacto depende del tama Ģno de la escala. Esto respalda, ademĆ”s, el hecho de que el mĆ©todoMCO puede representar un enfoque de cĆ”lculo mĆ”s dĆ©bil para la realidad de las empresas.
Description
Keywords
Performance, Corporate governance, OLS, Quantile regression, DesempeƱo, Gobierno corporativo, OLS, RegresiĆ³n de cuantiles
Citation
Shawtari, F. A., Salem, M. A., Hussain, H.I., Alaeddin, O., & Bin Thabit, O. (2016). Corporate governance characteristics and valuation: inferences from quantile regression. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 21(41), 81-88. https://ādoi.org/10.1016/j.jefas.2016.06.004
