CEO Pay-Performance Sensitivity: A Multi-Equation Model
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the variables influencing CEO compensation in the technology sector using both exclusively exogenous and interchangeably exogenous and endogenous variables. The study was confined to a single industry to isolate industry compensation practices which may be smoothed out in multi-industry studies. Multiple equations in a vector autoregressive model were used to explain compensation in recognition of the endogeneity of variables such as sales growth, stock returns and net income. Using US firms listed on the NASDAQ, we find that CEO compensation (measured separately as salary only, stock option grants only and total compensation from all sources) to be significantly explained by firm size, the ability to reduce debt, the ability to fund growth, net income and personal characteristics. CEOs are rewarded for achieving profitability. While there is an expectation of innovation in the technology sector with research and development expenditure increasing both sales and stock returns, such innovation only contributes to CEO compensation if it is translated into rising net income in an environment of debt-reduction. Further, CEOs are rewarded for implementing disruptive technology as a competitive strategy. The ability to fund growth is pertinent for the technology sector which may be restricted in its access to debt. Increases in age, tenure and the existence of celebrity status of the CEO led to increased compensation underscoring the importance of personal characteristics.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».