FUNKCIONALNO POZNAVANJE KAO FAKTOR USPJEHA – ANALIZA NJEMAČKIH MDAX PODUZEĆA

Autor: Yannick Jerusalem, Ivana Blažková
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Ekonomski pregled
Volume 73
Issue 4
ISSN: 1848-9494
0424-7558
Popis: The purpose of this paper is to consider the German stock market and develop a method for company valuation that complements the methods used to date. The paper elaborates on the novel construct of functional familiarity, consisting of board size, board fluctuation, diversity management, long-term incentive plans (LTIP) and research and development intensity, in relation to company performance. Company reports of MDAX-listed companies were collected and examined for the years 2013 to 2019. Based on the empirical investigation in the form of regression analyses, the statistically significant influence of the executive board size and board fluctuation, as well as of the LTIP, on the development of the share price could be demonstrated. The results indicate that the evaluation tool of functional familiarity in its current constellation identified three factors that should at least lead to a critical view of the stakeholder.
Svrha ovog rada je razmotriti njemačko tržište dionica i razviti metodu za vrednovanje poduzeća koja nadopunjuje dosadašnje metode. U radu se razrađuje novi konstrukt funkcionalnog poznavanja, koji se sastoji od veličine odbora, fluktuacije odbora, upravljanja raznolikošću, dugoročnih planova poticaja (LTIP) i intenziteta istraživanja i razvoja, u odnosu na uspješnost poduzeća. Prikupljena su i ispitana izvješća poduzeća koje kotiraju na MDAX-u za razdoblje od 2013. do 2019. godine. Na temelju empirijskog istraživanja u obliku regresijske analize, mogao se pokazati statistički značajan utjecaj veličine izvršnog odbora i fluktuacije odbora, kao i LTIP-a, na razvoj cijene dionice. Rezultati pokazuju da je alat za evaluaciju funkcionalnog poznavanja u svojoj trenutnoj konstelaciji identificirao tri čimbenika koji bi barem trebali dovesti do kritičkog razmatranja dioničara.
Databáze: OpenAIRE