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Enregistrement W2946993298 · doi:10.3390/su11113122

The Impact of Divestment Announcements on the Share Price of Fossil Fuel Stocks

2019· article· en· W2946993298 sur OpenAlexafffund
Truzaar Dordi, Olaf Weber

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDivestmentEvent studyShare priceMonetary economicsEconomicsFinancial economicsBusinessEconomyFinanceStock exchange

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several prominent institutional investors concerned about climate change have announced their intention or have divested from fossil fuel shares, to limit their exposure to the industry. The act of fossil fuel divestment may directly depress share prices or stigmatize the industry’s reputation, resulting in lower share value. While there has been considerable research conducted on the performance of the fossil fuel industry, there is not yet any empirical evidence that divestment announcements influence share prices. Adopting an event study methodology, this study measures abnormal deviations in stock prices of the top 200 global oil, gas, and coal companies by proven reserves, on days of prominent divestment announcements. Events are analyzed independently and in aggregate. The results make several notable contributions. While many events experienced short-term negative abnormal returns around the event day, the effects of events were more pronounced over longer event windows following the New York Climate March, suggesting a shift in investor perception. The results also find that divestment announcements related to campaigns, pledges, and endorsements all have a significant effect over the short-term event window. Finally, the results control for the general underperformance of the industry over the estimation window, attesting that the price change is caused by divestment announcements. Several robustness tests using alternate expected returns models and statistical tests were conducted to ensure the accuracy of the result. Overall, this study finds that divestment announcements decrease the share price of the fossil fuel companies, and thus, we conclude that ‘divestors’ can influence the share price of their target companies. Theoretically, the result adds new knowledge regarding the efficacy of the efficient market hypothesis in relation to divestment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations76
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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