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Enregistrement W4283517947 · doi:10.1111/1911-3846.12804

The Effect of Reporting Opacity on Trading Opacity: New Evidence from American Depositary Receipt Trades in Dark Pools*

2022· article· en· W4283517947 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas J. Boulton, Marcus V. Braga‐Alves, Bidisha Chakrabarty

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpacityBusinessCorporate governanceReceiptSample (material)AccountingDark liquidityTransparency (behavior)Monetary economicsEconomicsAlgorithmic tradingFinanceAlternative trading systemPolitical scienceChemistryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Trading volume is increasingly shifting to dark venues, and the causes of this move are not well understood. We examine whether a firm's reporting opacity affects its dark pool trading and provide robust evidence that (partly) explains this volume migration. Exploiting the exogenous variation in home‐country reporting opacity in a sample of American Depositary Receipts (ADRs) and using multiple metrics for reporting opacity, we find that greater opacity associates with increased dark pool trading. This relation holds after controlling for firms' information environments, country‐specific governance issues, observable differences between ADRs and other securities that trade in dark pools (matched sample analysis), volume migration to dark pools during earnings announcements, informed trading in lit versus dark venues, ADR levels, IFRS reporting requirements, and the possible endogenous determination of home‐country reporting opacity and dark pool volume. The positive relation is stronger for ADRs held by (quasi‐indexing) institutions with low turnover and diversified holdings and weaker for ADRs favored by (transient) institutions that trade frequently and (dedicated) institutions that hold concentrated portfolios. Bid‐ask spreads are greater for higher opacity ADRs that trade in dark pools, indicating that reporting opacity is associated with the negative effect of dark pool trading on market quality. Our findings help inform the current debate on off‐exchange trading by showing how reporting regimes affect the trading venue choice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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