Antecedents and consequences of financial analyst turnover
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the factors leading to turnover among sell‐side financial analysts and the consequences of turnover. Design/methodology/approach The paper identifies two types of turnover, voluntary and involuntary, and defines voluntary (involuntary) as when analysts leave their employment at one brokerage firm and find (do not find) employment at another brokerage firm. Logistic models are estimated relating the probability of turnover to factors that explain turnover for both voluntary and involuntary turnover. Findings The paper finds that job performance is positively (negatively) related to voluntary (involuntary) turnover. This finding is consistent with Jackofsky's theory predicting U‐shaped relationship between performance and turnover. For voluntary turnover, analysts' performance and job conditions at the new brokerage firm are examined and related to the factors leading to turnover. It was found that turnover analysts move to smaller brokerage firms and become more accurate. They have lighter workload and enjoy more prestige at the new brokerage firm as they follow larger firms and fewer firms and industries. Originality/value This is the first study to apply Jackofsky's theory to the financial analysts' profession. Also, it is the first study to document the consequences to voluntary analyst turnover.
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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 | 0,000 |
| 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 ».