Does Demand Uncertainty Moderate the Relationship of Risk Attitude and Sticky Cost? Evidence From Egypt
Notice bibliographique
Résumé
The current paper explores the relation between managers’ risk attitude and cost stickiness behavior and the role of demand uncertainty as a moderation variable in the Egyptian business environment. Managers’ risk attitudes are measured using Bo and Sterken (2007) proxy measure [Bo, H., & Sterken, E. (2007). Attitude towards risk, uncertainty, and fixed investment. The North American Journal of Economics and Finance, 18(1), 59–75]. Demand uncertainty is measured by the standard deviation of firms’ sales over the sample period. The study sample includes 114 Egyptian-listed firms over a 14-year period (2004 - 2017) which results in 1,419 firm-year observations. The study models are estimated using the ordinary least squares (OLS) with a fixed-effects model. Findings show that in the presence of high demand uncertainty, risk-averse managers respond to sales decrease by cutting resources which lowers cost stickiness. One of the limitations is that some factors like firms’ policies, corporate governance mechanisms, and board of directors’ characteristics could dilute the effect of manager’s risk attitude on cost stickiness. The current research emphasizes the importance of considering the firm’s operating environment when selecting a manager for the firm, and the role of directed training to align the manager’s personal characteristics with the firm's objectives. The current research contributes to the previous literature by documenting the effect of manager’s risk attitude on cost stickiness and the role of a firm’s demand uncertainty as a moderating variable between these two variables.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».