Evaluating and monitoring CEO performance: evidence from US compensation committee reports
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Concerns for improving governance have focused attention on the role of boards of directors in evaluating the performance of the CEOs. There have been numerous discussions about how performance and strategic management systems aid in the evaluation and implementation of strategy and improve corporate performance. However, the value of those systems to boards of directors has not been extensively discussed. The purpose of this article is to describe the use of non‐financial metrics for CEO performance evaluations and offer specific guidance as to how boards of directors can design a performance measurement system that provides a sound basis for evaluating CEO performance. Design/methodology/approach The sample for this study was drawn from Fortune magazine's America's Most Admired Companies industry list. Compensation committee reports found in 59 proxy statements were examined. Findings Although there are a growing number of companies using non‐financial metrics, results confirm that CEOs are primarily evaluated on financial criteria, indicating a narrow definition of corporate performance. Few attempts are made to ascertain and disclose the appropriateness of the performance measures and to demonstrate how these measures are consistent with the company's vision, mission, and strategies for long‐term performance success. Originality/value While some surveys have investigated the growing trend of using non‐financial criteria, in this survey, these criteria are examined in the context of a multidimensional performance evaluation system. Also, a framework for improving the measurement and performance of CEOs is presented. This is an important part of an overall program that should be in place to improve overall corporate governance.
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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 | 0,031 | 0,230 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».