Earnings Non‐Synchronicity and Voluntary Disclosure
Notice bibliographique
Résumé
Earnings non‐synchronicity reflects the extent to which firm‐specific factors determine a firm's earnings. Prior research suggests that high earnings non‐synchronicity impedes corporate outsiders' ability to process information. This study examines the impact of earnings non‐synchronicity on managers' decisions to provide earnings forecasts. We propose that high earnings non‐synchronicity motivates managers to issue earnings forecasts to reduce information asymmetry between managers and investors and to preempt costly information acquisition by outsiders. Consistently, we find a positive relation between earnings non‐synchronicity and managers' propensity to issue earnings forecasts, particularly long‐horizon forecasts. This positive relation is weaker when earnings are easier to predict based on the firm's earnings history and is stronger when the firm has higher institutional ownership and greater analyst following. We also find that the market's reaction to management forecasts increases with earnings non‐synchronicity. Overall, the evidence suggests that managers voluntarily provide earnings forecasts to alleviate the adverse consequences of earnings non‐synchronicity. These findings provide a more complete picture about the impact of earnings non‐synchronicity on a firm's information environment, and highlight the effect of the nature of information asymmetry on voluntary disclosures.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».