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年度报告叙述对中东和北非资本成本的影响：机器学习方法

作者

上市的：
  • 格罕·穆萨（Gehan A.Mousa）。
  • Elsayed A.H.埃拉米尔。
  • 哈立德·侯赛尼

摘要

本文通过重新审视年度报告叙述的数量和可读性对资本成本的影响，为会计文献做出贡献。本研究采用机器学习技术，即基于模型（MOB）的递归划分，同时使用最小绝对收缩和选择算子从2008年至2019年8个中东和北非国家的720个银行年观测样本中选择变量。基于模型（MOB）的递归分区与局部和全局模型一起工作，以探索数据中的隐藏信息，从而在线性和非线性关系中获得更好的结果。我们的分析表明，一方面，年报叙述的可读性对资本成本影响不大。另一方面，它表明，叙述性披露的金额越大，资本成本越低，这一结果因国家和公司盈利能力而异。

建议引用

  • Gehan A.Mousa和Elamir，Elsayed A.H.&Hussainey，Khaled，2022年。"年度报告叙述对中东和北非资本成本的影响：机器学习方法,"国际商业与金融研究，爱思唯尔，第62卷（C）。
    • 手柄：RePEc:eee:riibaf:v:62:y:2022:i:c:s0275531922000630
    内政部：10.1016/j.ribaf.2022.101675
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