Empirical Analysis of Firm Attributes before and after the Sarbanes-Oxley Act
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines whether voluntary delisting from U. S. exchanges by international firms surged during the five years following the passage of Sarbanes-Oxley ACT of 2002 (SOX). Using 278 international firms, which include 139 delisted international firms from NYSE and NASDAQ and a matched pair of 139 non-delisted international firms, we document that the number of voluntary delisting increased significantly from 12.9% in the pre-SOX period (1997 – 2001) to 87.1% in the post-SOX period (2002 – 2007). This represents an increase of 74.2% in the number of international firms that delisted. In addition, using a predictive model advanced by Piotroski and Srinivasan (2008) and Doidge, Karolyi, and Stulz (2009), we find that yearly profitability ratio is negatively affected by ADR listing status and is the strongest predictor of delisting in the logistical regression model. Furthermore, firm size, corporate governance and leverage ratio are not statistically significant in predicting ADR listing status or associated with SOX legislation. This supports the documented evidence that the SOX legislation did not decrease or negatively affect firm size, corporate governance, or leverage ratio.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».