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Enregistrement W2103196404 · doi:10.1108/14757700610646943

R&D strategy and stock price volatility in the biotechnology industry

2006· article· en· W2103196404 sur OpenAlexaff
Bixia Xu

Notice bibliographique

RevueReview of Accounting and Finance · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Diversification (marketing strategy)EconomicsShare pricePrice discoveryFinancial economicsStock (firearms)Market shareMonetary economicsEconometricsBusinessMarketingFinanceStock exchange

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Biotech share price is highly volatile, compared to most other industries. There is limited explanation for what causes such a high volatility. The purpose of this study is to explore how R&D strategies selected by biotech firms affect their share price volatilities. Specifically, the paper empirically investigates the impact of drug discovery and development diversification on share price volatility. Design/methodology/approach Regression analysis is applied to observe the effect of R&D strategy on share price volatility. Share price volatility is regressed on the measure of drug discovery and development diversification. Strategies are classified into two categories: diversified vs. concentrated. Meanwhile, other factors that have an influence on share price volatility such as firm maturity, firm size, and book‐to‐market ratio are controlled. For robustness, a return model is also used to further test the effect of R&D strategy, and sensitivity analyses using alternative drug discovery and development diversification measures are performed. Empirical data was collected for publicly‐traded biotech firms from COMPUSTAT, CRSP and Biospace. Findings The major finding of this study is the significant impact of R&D strategy in term of drug discovery and development diversification on share price volatility. Firms that have more diversified drug portfolios are associated with lower share price volatilities; and lower stock returns. In contrast, firms that have more concentrated drug portfolios are associated with higher share price volatilities; and higher stock returns. Research limitations/implications Future research can explore effects of other aspects of the drug discovery and development as well as other firm attributes on biotech share price volatility. In addition, share price volatility may have impacts on managerial issues such as employee stock option issuance. Such impacts should also be studied. Originality/value This study targets a major aspect (i.e. R&D strategy) of the very fundamental value drive in the industry (i.e. drug discovery and development) to shed light on the limited understanding of what contribute to biotech share price volatility. The benefit of produce diversification has been examined in some other industries; however, its benefit is largely unknown in the biotech industry. This study has implications for investor risk assessment and corporate risk management.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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