Discussion of ADRs, Analysts, and Accuracy: Does Cross‐Listing in the United States Improve a Firm's Information Environment and Increase Market Value?
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
Abstract Lang, Lins, and Miller [2002] investigate the relation between cross‐listing in the United States and information intermediation by analysts. The results suggest that cross‐listing in the United States increases analyst following and forecast accuracy and that both variables are associated with Tobin's Q . These findings are interesting and advance the cross‐listing literature in several ways. This discussion raises two issues. First, I highlight that the sources of cross‐listing effects are not obvious and are difficult to disentangle. To illustrate this point, I replicate the analysis using cross‐listed Canadian firms, for which mandated disclosures are held constant. Thus, if disclosure effects are important for documented cross‐listing effects, I expect to find no relation in the Canadian sample. The findings for forecast accuracy are consistent with this hypothesis. However, analyst following continues to be significantly higher for cross‐listed Canadian firms. These findings suggest that the sources of cross‐listing effects differ for analyst coverage and forecast accuracy. Second, I discuss the link between analyst variables, firm value, and cost of capital. As they are only tenuously related, I draw attention to some unresolved questions and areas for future research.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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