Stacking the deck: the effects of top management backgrounds on investor decisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Young firms going public are dependent upon the decisions of investors for a successful public offering. Yet convincing investors to invest is not easy, as young firms have limited track records and, thus, face challenges associated with gaining legitimacy in their respective industries. This paper examines ways in which select information about firms undertaking an initial public offering (IPO) can affect investor decisions. Building upon recent research on upper echelons and signaling theory, we propose that the composition of a firm's top management team can signal organizational legitimacy that in turn affects investor decisions. In the context of young firms undertaking an IPO, such signals are critical, especially when objective measures of firm quality are not easily available. We introduce a typology of signals of organizational legitimacy to elaborate on our hypotheses. Analyses of a comprehensive set of data on the career histories of the top management teams of young biotechnology firms show that investor decisions are affected by the extent to which a firm's top management team has employment affiliations with prominent downstream organizations (e.g., pharmaceutical companies), with a diverse range of organizations, and upon the role experience of one key member of the top management team—the Chief Scientific Officer. We assess and find that these effects are not mediated by the prestige of a firm's lead underwriter. We conclude with a discussion of the implications of our study for strategy research on upper echelons and organizational legitimacy. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».