The role of indemnification agreements and legal liability in railroad disasters
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aims to examine the stock price performance of publicly owned railroad companies following severe railroad accidents that resulted in the loss of human lives and/or hazardous material spills. The focus is on legal liability considerations as one of the primary factors that drives a firm's abnormal performance following a given accident. Design/methodology/approach This paper employs a sample of 97 railroad accidents that occurred between January 1967 and December 2006 and involved equipment (tracks and/or locomotives) owned by publicly traded US and Canadian railroad companies. The stock price reaction of the affected firms is examined following these disasters and a series of univariate and multivariate tests is used to investigate whether differences in abnormal returns following a given accident can be related to various factors that characterize the affected firm or the accident it was involved in. Findings The results suggest that legal liability considerations are one of the primary factors that determine a company's stock price reaction following a railroad disaster. Specifically, it is observed that firms that are likely to be sued in connection with an accident tend to incur larger stock price losses. On the other hand, it is found that firms that are protected through indemnification agreements suffer only insignificant price declines, even if initial accident reports hold them responsible for causing the accident. Originality/value The paper extends the prior literature on the stock market's reaction to firm-specific catastrophic events. While there are a number of studies that examine the financial consequences of aviation disasters, there is to the authors' knowledge only one prior study that performs a similar analysis for railroad accidents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».