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Enregistrement W2906066187 · doi:10.22201/fca.24488410e.2018.1869

Institutional investors’ response to improved corporate governance: Evidence from the brazilian capital market

2018· article· en· W2906066187 sur OpenAlexaff
Eduardo Schiehll, Melissa Gerhard, Clea Beatriz Macagnan

Notice bibliographique

RevueContaduría y Administración · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceInstitutional investorStock exchangeCapital marketShareholderBusinessAgency costAccountingStock marketTransparency (behavior)Emerging marketsFinancial systemNormativePanel dataMonetary economicsEconomicsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines whether normative pressures from stock market regulators to improve the governance quality of Brazilian listed firms influence the participation and activism of institutional investors. More specifically, we investigate the association between institutional investor’s ownership and firm’s voluntary adhesion to the São Paulo Stock Exchange (B3) differentiated levels of corporate governance quality. Empirical testing is performed on a ten-year (2002–2011) panel data set from a sample of 439 firms listed on the B3. Our findings suggest that firms in differentiated corporate governance levels, that is, with better level of transparency and commitment to monitoring, are more attractive to institutional investors. We interpret this result as evidence supporting the shareholder activism movement, attributed by several scholars to institutional shareholders. Our study contributes to the governance literature on the firm’s response to normative pressures and the ability of internal governance mechanisms to signal lower agency cost to capital market. Our evidence also contributes to the ongoing discussion about the role and influence of institutional investors in the functioning of capital markets, and more specific in emerging market like Brazil.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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