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Enregistrement W2146412479 · doi:10.1111/j.1911-3846.2010.01010_12.x

Annoncer ou ne pas annoncer? Causes et conséquences de l’abandon des annonces de résultats trimestriels prévisionnels

2010· article· fr· W2146412479 sur OpenAlexvenueno aff
Joel F. Houston, Baruch Lev, Jennifer Wu Tucker

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAccounting and Organizational Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis quelques années, les annonces de résultats trimestriels prévisionnels font l’objet de sévères critiques, leurs détracteurs affirmant qu’elles incitent à la gestion à courte vue et à d’autres péchés. C’est pourquoi les institutions influentes enjoignent aux dirigeants de cesser la publication de résultats trimestriels prévisionnels. Les auteurs examinent empiriquement les causes de cet abandon de la publication de résultats trimestriels prévisionnels et constatent que la piètre performance opérationnelle — bénéfices à la baisse, résultats inférieurs aux prévisions des analystes et rentabilité prévue plus faible — est le principal motif pour lequel les entreprises abandonnent les annonces de résultats trimestriels prévisionnels. Dans les entreprises qui ont abandonné ces annonces, les auteurs n’observent pas de croissance appréciable de l’investissement à long terme après que les dirigeants se soient libérés de la myopie des investisseurs. Contrairement à l’affirmation selon laquelle les entreprises publieraient davantage d’autres informations à caractère prévisionnel en remplacement des annonces de résultats trimestriels et prévisionnels, les auteurs constatent que les entreprises se dérobent. Ils observent également une détérioration de l’environnement informationnel des entreprises qui cessent la publication de résultats trimestriels prévisionnels, détérioration qui se manifeste par un plus grand nombre d’erreurs dans les prévisions des analystes et une plus grande dispersion des prévisions et par une diminution de l’intérêt des analystes. Ces constatations révèlent, dans leur ensemble, que les entreprises qui abandonnent les annonces de résultats trimestriels prévisionnels sont principalement des entreprises en difficulté, et que la décision d’abandon n’est avantageuse ni pour les entreprises qui la prennent ni pour leurs investisseurs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
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