Inside the 'Black Box' of Private In-House Meetings: Implications for Fair Disclosure and Insider Trading Regulation
Notice bibliographique
Résumé
While corporate private in-house meetings between investors and management are common across the world, there are generally no detailed reporting requirements for these meetings. The Shenzhen Stock Exchange in China is an exception and thus provides a unique opportunity to look inside the ‘black box’ to examine the structure and consequences of private in-house meetings. We develop a unique large-scale hand-collected dataset by accessing over 17,000 private meeting reports over 2012-2014 and use reported meeting details to examine the consequences of private in-house meetings. We find that, on average: (i) the stock market anticipates positive news in these private meetings as there is a significant stock price run-up starting about 30 days before the meeting date, (ii) the market reacts strongly and positively around these meeting dates, and (iii) the market reacts again around the subsequent public disclosure of the meeting notes. Further, we find that company insiders engage in significant trading activities around these meeting dates, selling over $12 billion USD of their shares – almost 62% of the total value of all insider trades for Shenzhen-listed firms in our sample period. Most importantly, it appears that company insiders are able to time their transactions: they tend to sell more shares before negative news disclosures but hold off selling when there is positive news to be disclosed in the meeting. Overall, our results suggest that firms disclose material non-public information during these private meetings, and that at least some meeting participants and company insiders trade on this information before it is publicly available. Finally, it appears that disclosure of private meeting details can be beneficial for market participants who are unable to attend such meetings. We discuss implications of these findings for disclosure requirements in the US.
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 | 0,018 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».