Language and Management Forecasts Around the World*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Speakers of weak future‐time reference (FTR) languages perceive the future as closer and more imminent. In this study, we examine the important question of whether the FTR properties of languages spoken by investors affect their demand for forward‐looking information, thereby influencing corporate management forecast practices in different countries. We predict that investors who speak weak‐FTR languages are more concerned about the future prospects of their investments and the ability of company management to respond to future changes, leading to a greater demand for management forecasts from these companies. We find that firms in weak‐FTR language countries exhibit a greater propensity for and frequency of issuing management forecasts and that they also issue more long‐horizon forecasts, compared to those in strong‐FTR language countries. Our results hold after controlling for other country‐level cultural factors. Within the same countries, firms with more foreign institutional ownership from weak‐FTR countries issue more (long‐horizon) management forecasts than their counterparts. Finally, firms from strong‐FTR countries significantly increase their issuance of (long‐horizon) management forecasts, after cross‐listing their stocks in Germany, a weak‐FTR country. This is the first study to examine language FTR as an antecedent to voluntary disclosures. We document a linguistic trait as a novel investor environment factor that shapes corporate voluntary disclosures and explains the cross‐country variations in management forecast practices.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».