MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2170495455 · doi:10.1002/smj.737

Compensation transparency and managerial opportunism: a study of supplemental retirement plans

2008· article· en· W2170495455 sur OpenAlexaff
Paul Kalyta

Notice bibliographique

RevueStrategic Management Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpportunismTransparency (behavior)Compensation (psychology)Executive compensationBusinessShareholderPower (physics)AccountingSample (material)MicroeconomicsCorporate governanceEconomicsIndustrial organizationFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Existing research on managerial compensation is based primarily on optimal contracting and managerial hegemony theories. Under the optimal contracting theory, observed compensation contracts are optimally determined, aligning the interests of managers and shareholders. Under the managerial hegemony theory, observed compensation contracts deviate from the optimum because top managers with power over boards are able to influence their own pay. I argue that the impact of managerial power over boards on managerial pay, and hence the deviation of compensation contracts from the optimum, is contingent on the transparency of managerial compensation. Within this framework, I investigate the impact of supplemental executive retirement plans (SERPs)— historically the least transparent compensation component— on opportunistic decision making. An empirical analysis based on a time series sample of CEOs of S&P/TSX60 firms provides support of the compensation transparency theory. I find that SERP benefits are primarily driven by variables proxying for CEO power over the board, whereas more transparent compensation components are primarily driven by economic factors. The results also suggest that CEOs whose SERPs are contingent on firm performance appear to reduce firm R&D expenditures as they approach retirement. Both findings provide important contributions to existing research on the impact of managerial compensation on opportunistic decisions. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations60
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStrategic Management JournalMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207