Private Information Production, Public Disclosure, and the Cost of Capital: Theory and Implications*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Both private information production by market traders and public disclosure by firms contribute to dissemination of financial information in the capital market. However, the motives and economic consequences of the two are quite different. In general, private information production is intended by investors to increase their trading profit, which has the effect of widening the information gap between informed and uninformed investors and increasing the firm's cost of capital. On the other hand, public disclosure can be used to narrow this information gap and to lower the cost of capital. This paper provides a theoretical model to examine the economic incentives behind these two forms of information dissemination and their consequences on the cost of capital. By simultaneously considering the firm's and the information traders' decisions, the paper derives an equilibrium in which the amount of private information production, the level of public disclosure, and the cost of capital are all linked to specific characteristics of the firm, of information traders, and of the market. In contrast to conventional beliefs, the paper predicts that, across firms, the cost of capital can be either positively or negatively related to the firm's disclosure level, depending on the specific factors that cause the variation within a particular sample. Similarly, the extent to which investors follow a firm and the firm's disclosure level can be either positively or negatively related to each other. Implications for empirical research are discussed.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».