Institutional investors, monitoring and corporate finance policies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine the influence of institutional investors’ investment horizons (IIIH) on a wide variety of key corporate policies. Design/methodology/approach The authors perform regression analysis to a panel data set of quarterly financial statement data for US firms over the 1981-2014 using several measures of IIIH. Findings The authors argue that an increase in the presence of long-term investors contributes to more effective monitoring and information quality. This results in a reduction in agency costs and informational asymmetry problems for firms that are more heavily influenced by long-term investors, which in turn influences the corporate policies they pursue. Consistent with these arguments, the evidence suggests that firms with a greater long-term institutional investor base maintain lower investment outlays, higher dividend payments, lower levels of cash and higher levels of leverage. All results hold after controlling for potential endogeneity issues. Originality/value The authors show that a greater presence of long-term institutional investors leads to higher dividends, lower investment outlays, lower cash holdings and higher leverage. The comprehensive nature of the predictions with respect to overall corporate finance policies and the supporting evidence provided represents an important contribution, as previous studies have tended to focus on one specific area of corporate behavior (i.e. such as cash holdings).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».