Mutual Forbearance and Competition Among Security Analysts
Notice bibliographique
Résumé
Research in industrial organization and strategic management has shown that rivals competing with each other in multiple markets are more willing to show each other mutual forbearance, i.e., compete less aggressively, within their spheres of influence, i.e., the markets in which each firm dominates. Sell-side equity analysts typically cover multiple stocks in common with their rivals. We examine the impact of this “multipoint contact” for mutual forbearance on two key dimensions of competition among security analysts: forecast accuracy and information leadership (issuing earnings forecasts or stock recommendations that influence rival analysts). We find that multipoint contact is associated with analysts exerting greater information leadership on stocks within their own spheres of influence. We also find greater forbearance related to information leadership under Regulation Fair Disclosure (Reg FD). In contrast, multipoint contact was not associated with greater forecast accuracy on stocks within analysts’ spheres of influence, either before or under Reg FD. Our analysis is among the first to consider mechanisms of competition among securities analysts and also adds to the literature on Reg FD by demonstrating that the increased workload imposed on analysts after Reg FD fostered mutual forbearance as a response. This paper was accepted by Mary Barth, accounting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».