On the Stock Market's Reaction to Major Railroad Accidents
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of train accidents on the stock price performance of the involved railroad companies. We employ a sample of 26 accidents involving trains operated by publicly traded U.S. and Canadian railroad companies between January 1993 and December 2003. Event study methodology is used to measure the abnormal performance of the involved railroad firms to these accidents. In addition, a series of univariate tests and cross-sectional regression analysis is employed to determine the factors that drive the abnormal returns for the firms in the sample. The magnitude of the initial price decline appears to be driven by various characteristics of both the firm and the accident itself. Specifically, there is strong evidence that suggests that one of the main determinants of the abnormal returns is expected legal liability claims against the railroads. Abnormal performance is negatively related to firm size and the number of injuries and fatalities resulting from the accident. In addition, accidents that result in hazardous material spills cause significantly larger stock price drops in the days following the event. Finally, investors appear to differentiate between accident causes. Accidents caused by reckless or illegal behavior on behalf of one or more of the railroad company's employees result in particularly large price declines. Accidents caused by mechanical failures or signal malfunctions, on the other hand, only cause small stock price drops.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 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 ».