Nonfinancial Information Preferences of Professional Investors
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Academics, regulators, and the general business community have called for the assessment of the decision-usefulness of three key categories of nonfinancial information: economic, governance, and corporate social responsibility (CSR). This study builds on prior research by examining the nonfinancial information preferences of professional investors, how their demand for the nonfinancial information categories compares to those of nonprofessional investors, and whether these demands vary across subgroups of professional investors. Based on survey responses from 228 professional investors, the results show that this investor class prefers nonfinancial information that is concise, comprehensive, comparable, and credible. Similar to prior research, the results indicate that professional and nonprofessional investors have similar demand orderings: they are most interested in economic information, then governance information, and then CSR information. However, professional investors demand greater detail than do nonprofessional investors for subcategories of economic and governance information. Further, while both professional and nonprofessional investors' demand is increasing for all subcategories of governance and CSR information, the change in demand is more pronounced for nonprofessional relative to professional investors, and particularly for CSR information subcategories. These variations in preferences suggest potential differences in perspectives between professional and nonprofessional investors. Finally, the findings indicate that institutional investors have recently used less economic information. For the subgroups whose investment research consists of at least a quarter of socially responsible investments (SRI), the higher the SRI investor level, the higher the recent usage of more information categories; and the higher the SRI investor level, the higher the future demand for economic information, but the lower the SRI investor level, and the higher the demand for CSR information. These findings suggest potential differences in investment approaches among subgroups of professional investors. Together, these results provide support for more integrated reporting of nonfinancial information to meet professional investors' multidimensional preferences and differences in demand relative to those of nonprofessional investors.
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 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 | 0,018 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».