MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2725797020 · doi:10.1108/mf-01-2017-0010

Managerial incentives, R&D investments and cash flows

2017· article· en· W2725797020 sur OpenAlexaff
Liqiang Chen

Notice bibliographique

RevueManagerial Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndogeneityExecutive compensationIncentivePortfolioCash flowEconomicsFinanceEnterprise valueMicroeconomicsBusinessEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to investigate how managerial risk-taking incentives affect the sensitivity of R&D investments to the availability of a firm’s internal finance. Design/methodology/approach The author studies a large panel sample of US firms from 1992 to 2013 using a dynamic structural model and estimates a system GMM estimator that accounts for unobserved firm-specific effects, and that allows the author to address the potential endogeneity of all of the financial and executive compensation variables. Findings Managerial risk-taking incentives, in particular CEO portfolio vega , have a significantly positive impact on the financial constraints that bind R&D investments. Moreover, the author finds that CEO portfolio vega has stronger impacts on the investment-cash flow sensitivity of R&D in firms that are more likely to face binding financial constraints. Originality/value Prior studies on the financial constraints of R&D investments do not consider the potential impact of executive compensation on R&D investments. The author complements this stream of literature by providing novel results showing that managerial risk-taking incentives have a significant impact on the severity of the financial constraints on R&D investments.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagerial FinanceMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207