The effect of explanations and CEO presence on stock market reactions to downsizing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine whether the type of explanation (excuses, justifications, apologies and denials) provided for downsizing and the source of the announcement (CEO vs other organizational members) influences shareholders’ market reactions to downsizing announcements. Design/methodology/approach In total, 388 media-based downsizing announcements from 2006–2015 were coded for explanation type and source of message. Cumulative average return was used to assess the impact of downsizing on market reactions the day after the announcement. Findings As predicted, and consistent with predictions drawn from fairness theory, excuses triggered positive market reactions, whereas justifications, apologies and denials triggered negative reactions. Additionally, shareholders reacted more negatively to excuses and apologies when the announcement came from CEOs vs other organizational members. Research limitations/implications The current research bridges the literature on market reactions to downsizing with the organizational psychology literature to advance a novel theoretical framework for predicting shareholders’ reactions to downsizing announcements. In doing so, the authors provide a more refined understanding of why different types of explanations may differentially influence shareholders’ reactions. The current research also sheds light on when the presence of the CEO in downsizing announcements may have potentially negative consequences for organizations. Originality/value The findings contribute to the sparse literature examining variations in the content of downsizing announcements on shareholders’ reactions. The present research is also the first to examine whether shareholders would react less negatively if downsizing explanations came from top organizational leaders (e.g. CEOs).
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle