An AI-Based Analytical Approach: Corporate Governance and Dividend Decisions in Jordan

Abstract:

This paper examines the relationship between corporate governance mechanisms and dividend policy in Jordanian listed industrial companies, where audit quality moderates, utilizing an artificial intelligence methodology to incorporate an AI-based perspective. Based on the agency and Signaling theories, the study aims to contribute to the ongoing debate about the role governance mechanisms play in determining dividend pay-out policies, especially in payout markets where ownership is highly concentrated, such as in Jordan. Based on data of industrial firms in the Amman Stock Exchange over a decade, the study uses AI-based econometric models to assess the impact of board independence, ownership concentration, and audit committee efficiency on the dividend payouts and to examine audit committee pay-out as a moderator. The findings demonstrate that stricter corporate governance mechanisms are positively related to dividends, which is consistent with the free cash flow hypothesis that dividends alleviate agency problems by reducing FCF for managerial discretion. Furthermore, the results also verify that audit quality significantly amplifies the association; the development implies that high-quality auditors contribute to financial disclosure and investor trust to strengthen the efficiency of governance in influencing dividend policies. With the use of AI-enabled analytics, the research contributes to better predictive accuracy and understanding compared to conventional methods. This study contributes to the body of research examining this topic. It increases its generalizability to other countries by using the Jordanian setting, which is characterized by different institutional structures and regulations than those of developed markets. It further expands the use of AI in corporate finance research by illustrating how AI can be used to investigate the intricate interplay between governance, auditing, and financial choice. The results have practical implications for policymakers, regulators, and corporate boards of directors for the improvement of investor protection, transparency, and long-term dividend policy in emerging market economies.
الملخص

تبحث هذه الورقة البحثية في العلاقة بين آليات حوكمة الشركات وسياسة توزيع الأرباح في الشركات الصناعية المدرجة في الأردن، حيث تتراجع جودة التدقيق، مستخدمةً منهجية الذكاء الاصطناعي لدمج منظور قائم على الذكاء الاصطناعي. واستنادًا إلى نظريات الوكالة والإشارات، تهدف الدراسة إلى المساهمة في النقاش الدائر حول دور آليات الحوكمة في تحديد سياسات توزيع الأرباح، لا سيما في أسواق توزيع الأرباح التي تتسم بتركيز عالٍ للملكية، كما هو الحال في الأردن. واستنادًا إلى بيانات الشركات الصناعية في بورصة عمان على مدى عقد من الزمان، تستخدم الدراسة نماذج اقتصادية قياسية قائمة على الذكاء الاصطناعي لتقييم أثر استقلالية مجلس الإدارة، وتركز الملكية، وكفاءة لجنة التدقيق على توزيع الأرباح، ودراسة مدفوعات لجنة التدقيق كعامل وسيط. حيث تُظهر النتائج أن آليات حوكمة الشركات الأكثر صرامة ترتبط إيجابًا بتوزيع الأرباح، وهو ما يتوافق مع فرضية التدفق النقدي الحر التي تُخفف من مشاكل الوكالة من خلال تقليل التدفق النقدي الحر لتقدير الإدارة. علاوة على ذلك، تُؤكد النتائج أيضًا أن جودة التدقيق تُعزز الارتباط بشكل كبير؛ ويعني هذا التطور أن المدققين ذوي الكفاءة العالية يُساهمون في الإفصاح المالي وثقة المستثمرين لتعزيز كفاءة الحوكمة في التأثير على سياسات توزيع الأرباح. باستخدام التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يُسهم البحث في تحسين دقة التنبؤ والفهم مقارنةً بالطرق التقليدية. في حين تُسهم هذه الدراسة في مجموعة الأبحاث التي تتناول هذا الموضوع، وتُعزز إمكانية تعميمها على دول أخرى باستخدام البيئة الأردنية، التي تتميز بهياكل ولوائح مؤسسية مختلفة عن تلك الموجودة في الأسواق المتقدمة. كما تُوسّع الدراسة نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي في أبحاث تمويل الشركات من خلال توضيح كيفية استخدامه لدراسة التفاعل المُعقّد بين الحوكمة والتدقيق والخيارات المالية. وللنتائج آثار عملية على صانعي السياسات والهيئات التنظيمية ومجالس إدارة الشركات، من أجل تحسين حماية المستثمرين والشفافية وسياسة توزيع الأرباح طويلة الأجل في اقتصادات الأسواق الناشئة