Value‐based management, EVA and stock price performance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to determine the extent to which Canadian companies have embraced value‐based management (VBM) methods, identify the characteristics of these companies and of the executives responsible for the introduction of VBM in their organisations and assess the stock price performance of the companies that use VMB vs. those that do not. Design/methodology/approach The study is based on a survey of CEOs of a large sample of Canadian companies and examines the relation of a number of explanatory variables, including stock price performance, to the probability of using VBM versus not using VBM via a regression analysis of qualitative choice, namely logit analysis. Findings The study finds that value‐based management methods are widely used in Canada, with the likelihood of usage being higher for larger companies with younger and more educated executives with an accounting/finance background. The statistical analysis that follows the tabulation of survey results indicates companies that used EVA had a better stock price performance than those not using EVA. Moreover, our logit regression analysis shows that companies with better stock market performance exhibited higher likelihood of using EVA. Practical implications The study implies that the lower usage of EVA in Canada, especially at the corporate level, provides some explanation for the stock market under‐ performance of the Canada market vis‐à‐vis the USA in the 1990s. Originality/value To our knowledge, this study serves as the first widespread evaluation of VBM methods in Canada and their effect on company and stock price performance.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».