Do Verified Earnings Reports Increase Investment?*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A common view is that verified earnings reports encourage investment through improved transparency. We lack direct evidence on this foundational proposition because researchers cannot observe counterfactuals in which a manager either (i) must remain silent about performance or (ii) can make any statement about performance they desire, even a bald‐faced lie. We experimentally manipulate whether a manager can provide information to an investor by voluntarily disclosing a verified earnings report, communicating freely via unverifiable cheap talk, or both. Our experiment involves repeated interactions between an uninformed investor with funds that, if invested, generate uncertain gains, and a trustee‐manager who observes and then divides gains after they are realized. We hypothesize and find that (i) the provision of a verified earnings report leads to higher investment compared with a world in which reporting is not possible and (ii) the provision of a verified earnings report leads to more accurate cheap talk communication than when earnings reports are unavailable. Contrary to our prediction, we find that investment when both earnings reports and cheap talk are possible is statistically indistinguishable from investment when only cheap talk communication is available. Further tests reveal that a lack of verified earnings reports leads managers to sustain a partner's investment by providing high returns to the investor while also limiting (but not completely eliminating) deceptive communication and profit‐taking. Our main conclusion is that verified earnings reports promote investment on a stand‐alone basis by improving transparency, but the effect of greater transparency from earnings reports on investment is more nuanced when earnings reports can influence the disclosure of unverifiable information. The main implication of our evidence is that the greater transparency of management behavior with verified earnings reports is not unambiguously positive because making behavior more transparent can lead managers to change their behavior.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,042 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».