MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2325189051 · doi:10.1111/jfir.12023

UNDERWRITERS AND THE BROKEN CHINESE WALL: INSTITUTIONAL HOLDINGS AND POST‐IPO SECURITIES LITIGATION

2013· article· en· W2325189051 sur OpenAlexafffund
Sergey Barabanov, Onem Ozocak, Kuntara Pukthuanthong, Thomas Walker

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Financial Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensConcordia UniversityBrock University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésUnderwritingInitial public offeringDowngradeBusinessClosing (real estate)Class actionEarningsLitigation risk analysisAccountingFinanceAudit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examine whether underwriters have an information advantage over other institutional investors in new public companies. Focusing on firms targeted by IPO‐related class action litigation and a matched sample of nonsued firms, we find evidence suggesting that lead underwriters retain an information advantage in the firms they take public and that they capitalize on this information by closing out or reducing their holdings in sued firms prior to the eventual litigation date. An examination of analyst opinions suggests that analysts affiliated with lead underwriters are reluctant to reduce their earnings forecasts or downgrade sued firms before the litigation date.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Financial ResearchMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207