The Concurrent Effects of IFRS Mandate and Formal Institutional Quality on the Aftermarket Performance of IPO Firms in Emerging Countries
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides the first empirical investigation seeking to find whether International Financial Reporting Standards (IFRS) mandate, changes in the quality of formal institutions, or, the concurrent effect of these two elements can explain the ongoing phenomenon of the aftermarket performance difference of Initial Public Offerings (IPO) firms. We perceive little awareness of the concurrent effect of IFRS mandate and the quality of formal institutions in emerging countries, although these nations account for more than half of the IFRS mandating countries. We employ numerous Difference-in-Differences (DiD) models utilizing reliable IPO and formal institutional data for Saudi Arabia from 2005 to 2017. Our empirical results show that the absence of IFRS influence in the aftermarket performance of IPO firms led us to posit that the quality of formal institutions is the key player in influencing long-term performance of IPO firms in Saudi Arabia. We uncover evidence showing that an improvement in formal institutional quality increases the long-term performance of IPO firms. We find no evidence of a concurrent effect of changes in formal institutional quality and IFRS mandate on the aftermarket performance of IPO firms. Our results show that what does really matter in relation to the aftermarket performance of IPO firms in Saudi Arabia, are the enhancements in the level of formal institutional quality. Our results provide some important implications for IFRS-IPO research.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».