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Enregistrement W2966352713 · doi:10.1111/1911-3846.12561

Express Yourself: Why Managers' Disclosure Tone Varies Across Time and What Investors Learn from It

2019· article· en· W2966352713 sur OpenAlexvenueno aff
John L. Campbell, Hye Seung “Grace” Lee, Hsin‐Min Lu, Logan B. Steele

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)Transparency (behavior)BusinessTone (literature)Monetary economicsAccountingEconomicsFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We argue that volatility in a manager's disclosure tone across time should be a function of two components: (i) the firm's innate operating risk and (ii) the extent to which the manager's disclosure transparently reflects that risk. Consistent with this argument, we find that both operating risk and disclosure transparency are important determinants of disclosure tone volatility. We then examine whether investors incorporate the incremental information provided by disclosure tone volatility into their assessments of firm risk. If disclosure tone volatility primarily provides investors with incremental information about a firm's operating risk, we should find a positive association between tone volatility and market‐based assessments of risk. On the other hand, if disclosure tone volatility primarily provides investors with incremental information about a manager's disclosure transparency, we should find a negative association between tone volatility and market‐based assessments of risk. Consistent with an operating risk explanation, we find a positive association between disclosure tone volatility and market‐based assessments of firm risk after controlling for a comprehensive set of proxies for operating risk and transparency. We find little support for an information risk explanation, even when we examine multiple measures specifically designed to capture information risk. Taken together, our results suggest that although disclosure tone volatility is a function of both a firm's operating risk and a manager's disclosure transparency, investors appear to respond as if disclosure tone volatility only provides incremental information about a firm's operating risk.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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