The Interactive Effect of Ownership Structure on the Relationship between Annual Board Report Readability and Stock Price Crash Risk
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the interactive effect of ownership structure on the relationship between annual board report readability and stock price crash risk in companies listed on the Tehran Stock Exchange (TSE). The negative skewness model was used to measure the crash risk of stock prices and the Fog index was used for determining the readability of the board of directors’ report. The ownership structure is examined in institutional ownership, significant managerial ownership, and family ownership. The data of companies listed on the TSE from 2013 to 2019 have been used. The statistical method of this research is multiple regressions and, to test the research hypotheses, the data panel model and the ordinary least squares method have been employed. Overall, this study provides new evidence to explain the reporting quality and the crash risk of stock prices from the lenses of the agency theory. It further investigates the interactive effect of ownership structure on the relationship between annual board report readability and stock price crash risk. The results show a significant correlation between the readability of the board of directors’ report and the crash risk of stock prices. Furthermore, the relationship between the readability of the board report and stock price crash risk is not affected by the ownership structure, including institutional ownership, significant managerial ownership, and family ownership. It can be inferred that an ownership structure, which includes institutional shareholders, significant shareholders, and family ownership, increases the supervision of managers and their reports, so they cannot keep adverse information from being released. This will ultimately improve the readability of their reports and reduce the risk of stock price crashes.
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 | 0,001 | 0,012 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».