Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the effect of market competition on the relation between CEO inside debt and corporate risk-taking. Design/methodology/approach Ordinary least squares regressions are used to estimate the relation between CEO inside debt and firm risk. Additionally, instrumental variable (IV-GMM) regressions are used to check the robustness of the results. Findings The results of this paper indicate that CEO inside debt is negatively associated with the measures of future risk. However, this negative association is influenced by market competition. Specifically, CEO inside debt results in lower levels of firm risk when market competition is high. When market competition is low, inside debt has no effect on firm risk. Additional results show that CEOs with large inside debt tend to decrease R&D investments and financial leverage and increase firm cash holdings and working capital only when market competition is high. Overall, these results suggest that market competition significantly influences the effect of CEO inside debt on corporate risk-taking by changing the strength of incentives from inside debt. Practical implications CEO inside debt could be used to provide incentives to CEOs to manage corporate risk-taking. Social implications The empirical results in this paper provide a practical tool to the boards of corporations to manage corporate risk-taking. The results suggest that boards can reduce excessive risk-taking by increasing the level of debt type compensation incentives. However, this strategy is effective only when market competition is high because in such markets inside debt provides the strongest incentives to reduce corporate risk. When competition is low, incentives from inside debt are ineffective in managing corporate risk-taking. Originality/value This is the first study that shows that the negative association between CEO inside debt and corporate risk-taking critically depends on the intensity of market competition.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».