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Enregistrement W4283719281 · doi:10.1108/cms-06-2021-0262

Stock market reaction to affiliated sports teams’ performance: evidence from China

2022· article· en· W4283719281 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChinese Management Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversité de MontréalHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)MarketingBusinessOriginalityLeagueValue (mathematics)ChinaSpillover effectStock (firearms)StakeholderEconomicsMicroeconomicsPsychologyManagementSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Drawing on the affect transfer and stakeholder theories, this study aims to examine how the performance of a sports team that a firm owns or sponsors may affect the firm’s market value. It explicates that a sports team wins (loses) in the field raises the public’s positive (negative) affect, which can spill over to the associated firm. Design/methodology/approach Based on a sample of publicly listed firms in Chinese stock exchanges that are owners or sponsors of soccer teams that competed in the National soccer league of China during 2004–2017, the authors find good support for the hypotheses. Findings The findings reveal that a firm’s cumulative abnormal return is positively related to its soccer team’s winning and negatively related to the team’s losing, and these relationships are moderated by both firm and match characteristics. By showing a relationship between sports team’s performance and associated firm’s market value, executives need cautions when their firms want to own or sponsor sports team. However, owned sports team’s winning could be a good strategy to improve a firm’s market value. Originality/value This study enriches the spillover literature and deepens the understanding of spillover effect. It provides evidence for the concept of affect transfer and broadens its application scope.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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