Enterprise Risk Management Program Quality: Determinants, Value Relevance, and the Financial Crisis
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates factors associated with high‐quality Enterprise Risk Management ( ERM ) programs in financial services firms, and whether ERM quality enhances performance and signals credibility to the financial markets. ERM , developed with the assistance of the accounting profession, provides a framework and plan to integrate management of all sources of risk. Challenged by measurement difficulties common to research on management control systems, prior ERM studies present mixed findings. Using ERM quality ratings of financial companies by Standard & Poor's, we find that higher ERM quality is associated with greater complexity, less resource constraint, and better corporate governance. Controlling for such characteristics, we find that higher ERM quality is associated with improved accounting performance. Results show a market reaction to signals of enhanced management control from initial ERM quality ratings and rating revisions, and a stronger response to earnings surprises for firms with higher ERM quality. Focusing on the recent global financial crisis, our analysis suggests that there is no relation between ERM quality and market performance prior to and during the market collapse. However, returns of higher ERM quality companies are higher during the market rebound. Overall, results reveal that firm performance and value are enhanced by high‐quality controls that integrate risk management efforts across the firm, enabling better oversight of managers' risk‐taking behavior and aligning that behavior with the strategic direction of the company.
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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 | 0,030 |
| 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».