Customer value disclosure and analyst forecasts: the influence of environmental dynamism
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to study the economic benefits of a pro-active disclosure strategy in a dynamic environment. More specifically, the paper explores the relationships between customer value disclosure, analyst following, and earnings forecasts, taking into account environmental dynamism as captured by R&D intensity, sales variability, and the reverse of industry concentration. Design/methodology/approach – The paper considers the possibility that a firm's information dynamics may simultaneously affect disclosure strategy, analyst following, and analyst forecasts. Regression models are used in the testing of the hypotheses. Findings – First, results show that customer value disclosure is positively associated with analyst following and consensus in analyst earning forecasts. Second, environmental dynamism enhances the association between customer value disclosure and analyst following as well as consensus among analysts. Those results suggest that customer metrics attract analysts and improve their ability to forecast earnings. Moreover, customer value disclosure appears particularly relevant for forecasting earnings of firms involved in dynamic environments. Practical implications – Customer value disclosure would allow financial analysts to better assess future earnings in a context of uncertainty. Moreover, analysts may be reluctant to follow a firm facing high environmental dynamism without a clear corporate disclosure commitment. In such a context, managers may consider disclosing strategic information in an attempt to attract financial analysts. Originality/value – The findings reveal that the relations between customer value disclosure, analyst following, and analyst forecasts are not straightforward but are affected by a firm's environmental uncertainty.
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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 | 0,025 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».