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Enregistrement W2944840041 · doi:10.1111/1911-3846.12516

Real Incentive Effects of Soft Information

2019· article· en· W2944840041 sur OpenAlexafffundvenue
Peter Christensen, Hans Frimor, Florin Şabac

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIncentiveBusinessEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Both soft, noncontractible, and hard, contractible, information are informative about managerial ability and future firm performance. If a manager's future compensation depends on expectations of ability or future performance, then the manager has implicit incentives to affect the information. We examine the real incentive effects of soft information in a dynamic agency with limited commitment. When long‐term contracts are renegotiated, the rewards for future performance inherent in long‐term contracts allow the principal partial control over the implicit incentives. This is because the soft information affects the basis for contract renegotiation. With short‐term contracts, the principal has no control over the basis for contract negotiation, and thus long‐term contracts generally dominate short‐term contracts. With long‐term contracts, the principal's control over implicit incentives is characterized in terms of effective contracting on an implicit aggregation of the soft information that arises from predicting (forming expectations of) future performance. We provide sufficient conditions for soft information to have no real incentive effects. In general, implicit incentives not controllable by the principal include fixed effects, such as career concerns driven by labor markets external to the agency. When controllable incentives span the fixed effects of career concerns, the latter have no real effects with regard to total managerial incentives—they would optimally be the same with or without career concerns. Our analysis suggests empirical tests for estimating career concerns that should explicitly incorporate noncontractible information.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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