MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2752480137 · doi:10.1177/0148558x17725968

Corporate Social Responsibility and Market-Based Consequences of Adverse Corporate Events: Evidence From Restatement Announcements

2017· article· en· W2752480137 sur OpenAlexaff
Nader Wans

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Auditing & Finance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate social responsibilityMisconductBusinessIncentiveDismissalAccountingBusiness ethicsMonetary economicsEconomicsPublic relationsMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I analyze the informational value of corporate social responsibility (CSR) disclosures in the presence of bad news (i.e., financial restatements). I do so by examining the link between CSR and (a) restatement likelihood and the (b) market-based consequences of restatement announcements. I find that restatements are lower (higher) for firms that are more (less) CSR responsible, consistent with the view that CSR-conscious firms adhere to a corporate culture that promotes ethical practices. In analyzing the market effects of restatements, I find that investors respond less (more) negatively to restatements by firms that exhibit strong (weak) CSR performance. This is consistent with the notion that investors perceive positive CSR performance to be in line with managers’ incentives to promote corporate ethical values than with their incentives to cover up corporate misconduct. In addition, I find that restating firms that are less CSR conscious are more likely to be named as defendants in class actions following restatements. Although I do not find that the likelihood of litigation dismissal is associated with CSR performance, I find that among the cases settled, the amount of settlements is inversely associated with better CSR performance. Collectively, the evidence suggests that firms can effectively use CSR to hedge against potential risk stemming from adverse corporate events.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,228 · 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'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

Citations71
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Accounting Auditing & FinanceMême sujetCorporate Social Responsibility ReportingTravaux en français237 207