Executive stock options and dynamic risk‐taking incentives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to present theory and empirical evidence on whether changes in leverage are systematically associated with changes in the CEO's risk incentives over time. Design/methodology/approach – A model is developed to explain the dynamic relationship between leverage and managers’ risk incentives, and empirically tested with data on executive stock option grants. The model relies on the observation that the risk sensitivity of a call option does not monotonically increase or decrease in the value of the underlying stock. Findings – It is found that changes in the CEO's risk incentives are not systematically correlated with changes in the firm's leverage over time. Research limitations/implications – The near‐universal practice of setting option exercise prices near the prevailing stock price at the date of grant effectively undoes most of the effects of financial leverage, and therefore executives’ incentives to take equity risk are not correlated with firm leverage. Practical implications – For reasonable parameter values, this risk incentive‐maximizing stock price lies very close to the option's exercise price. This finding provides evidence that stock options plans granted approximately at‐the‐money encourage maximum risk‐taking by managers in a dynamic setting. Originality/value – This paper develops theory and evidence to explain why executive stock options are usually granted at‐the‐money.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».