An empirical assessment of transaction risks of IT outsourcing arrangements: an event study
Notice bibliographique
Résumé
Our paper uses stock market reactions to assess various risks associated with IT outsourcing. Because much of the value and cost of IT outsourcing is intangible, hidden, and long-term oriented, most prior studies have articulated IT outsourcing risks conceptually and paid little attention to an empirical validation of such risks. We employ an event study methodology to assess how investors perceive and evaluate the risks related to IT outsourcing. More precisely, we empirically test the extent to which sources of IT outsourcing transaction risk (including asset-specificity, resource dependency, technological discontinuity, and performance monitoring) influence investors' reactions to IT outsourcing announcements. Our results indicate that investors exhibit two extreme responses: one perceives that benefits from IT outsourcing outweigh the risks associated with it; the other adopts the exact opposite view. Further analyses reveal that asset specificity of the IT resources to be outsourced and the size of the contract are negatively correlated with investors' reactions as measured by stocks' cumulative abnormal returns (CARs). Contrary to our predictions, contract duration and performance monitoring problems were not significantly associated with the market reaction. We discuss these findings and offer implications for both research and practice.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».