Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the relationship between managerial risk-taking and firm value as measured by Tobin’s Q. We conduct OLS regressions to examine the relationship between firm value and managerial risk-taking. To consider differential behaviors by different levels of risk-taking, we conduct separate tests on different risk-taking levels and on a dummy variable for risk-taking. We also adjust for industry fixed effects and address potential endogeneity issues with a two-stage least square (2SLS) approach. We find that risk-taking is positively related to firm value, and that this relationship is driven mainly by firms with relatively higher levels of risk-taking. We confirm the findings with various sub-periods, with industry fixed effects, and with two-stage linear regressions. Finally, we show that excessive risk-taking is not value-destroying. Subsequent tests report that higher risk-taking manifests as positive but slightly reduced capital allocation efficiency. When managers engage in more risk-taking, they increase the efficiency of capital allocation, suggesting that both immediate payoffs as well as long-term gains contribute to the boost in firm value. While the prior studies examine managerial risk-taking, none of them explicitly investigate its relation to a variable of particular importance to shareholders: firm value measured as Tobin’s Q. Furthermore, prior studies do not examine whether high levels of risk-taking can lead to the acceptance of negative NPV investments and consequently destroy firm value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,064 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».