Micro-, meso- and macro-level determinants of stock price crash risk: a systematic survey of literature
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
Purpose This article conducts a thorough review and synthesis of the empirical research on the antecedents of stock price crash risk to ascertain the macro-, meso- and micro-level determinants contributing to stock price crashes. Design/methodology/approach The authors systematically reviewed 85 empirical papers published in ABS-ranked journals to assess the macro-, meso- and micro-level determinants causing stock price crashes. Findings The findings indicate that macroeconomic factors such as corporate governance, political and legal factors, socioeconomic indicators and religious beliefs have an effect on firm-level corporate behavior contributing to stock price crash risk. At a meso-level customer concentration, industry-level characteristics, media coverage, structural features of ownership and behavioral factors have a substantial effect on stock price crash risk. Finally, micro-level variables influencing stock market crash risk include CEO qualities and compensation, business policies, earnings management, financial transparency, managerial characteristics and firm-specific variables. Research limitations/implications Based on our analysis we identify priority areas for future research. Originality/value This is a seminal work using a multilevel framework to categorize the determinants of stock price crashes into micro-, meso- and macro-level factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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