Examining the Role of Auditor Quality and Retained Ownership in IPO Markets: Experimental Evidence*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use experimental markets to test the Datar, Feltham, and Hughes (DFH) 1991 model of entrepreneur choice of auditor and retained ownership in initial public offerings (IPOs). DFH predict that entrepreneurs use retained ownership to signal IPO value and substitute high‐quality auditors for retained ownership to signal value as the risk of the IPO increases. Given the mixed support for DFH from archival research, we conduct experimental markets that directly operationalize the model's decision variables, which permits a direct test of whether the model is descriptively valid. In addition, our market setting provides a strong test of this theory by including an alternative Nash equilibrium also present in field settings, one in which only auditor quality is used by entrepreneurs to signal IPO value. Our results suggest that DFH predict entrepreneur behavior in baseline markets where both computerized investors and auditors are programmed to price consistently with the DFH equilibrium. However, the DFH model does not describe behavior when “robot” investors are replaced with human investors in the market. The results suggest that entrepreneurs and investors strategically interact in a manner that leads them away from the DFH equilibrium and toward the alternative Nash equilibrium behavior of entrepreneurs with high‐value assets hiring high‐quality auditors irrespective of IPO risk. Our results imply that the DFH model has limited descriptive validity, document the importance of strategic behavior on market equilibrium formation, and suggest that the mixed results found in prior DFH‐based field studies may reflect the model's low descriptive validity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».