MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297255570 · doi:10.1108/ejm-06-2020-0423

Funding marketing resources and capabilities during a recession: an empirical examination of top corporate advertisers

2022· article· en· W4297255570 sur OpenAlexaff
Fernando Angulo‐Ruiz, Naveen Donthu, Diego Prior, Josep Rialp Criado

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecessionMarketingBusinessFinanceDebtEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to ask whether the funding behaviour of companies is different during a recession. Specifically, the authors study whether firms fund marketing resources and capabilities with internal or external financing during a recession and under which conditions of strategic financial flexibility debt might be used to fund marketing resources and capabilities in recessions. Design/methodology/approach This study estimates empirical models using a newly merged data set covering 17 years, from 2000 to 2016. The authors merge firms’ marketing and financial information from Advertising Age, the American Customer Satisfaction Index, Compustat and the Centre for Research in Security Prices. The sample includes a panel of 653 firm-years of 67 top corporate advertisers. Findings The results indicate that firms take recessions as opportunities to be proactive and invest in short- and long-term marketing capabilities, companies with higher strategic financial flexibility relative to their industry peers tend to rely more on debt to fund short- and long-term marketing capabilities during recessions, firms use internal financing to fund their marketing budgets and short-term marketing capabilities in recessionary and non-recessionary periods and firms use internal financing and signals from past stock returns as mechanisms to fund long-term marketing capabilities. Research limitations/implications The findings contribute to the body of knowledge on the antecedents of marketing resources and capabilities. The results extend the pecking order theory to include recessions and provide nuances of the financing drivers of resources and capabilities. Practical implications Companies should be proactive during recessions and invest in short- and long-term marketing capabilities. When negotiating marketing budgets with chief financial officers, marketing practitioners could suggest the sources to finance specific marketing resources and capabilities. Based on the results of top corporate advertisers, the authors recommend companies to fund marketing capabilities with internal resources (e.g. cash flows, retained earnings), and if cash is not available, companies need to rely on their superior strategic financial flexibility to access long-term debt and fund investments in marketing capabilities. The authors also recommend companies to fund long-term marketing capabilities by re-allocating investments. As well, signals from past performance are an important source to gain access to capital and fund investments in long-term marketing capabilities. Originality/value This study provides a more complete picture of the financial antecedents of marketing resources and capabilities in general and during a recession. The authors provide light on the moderating role of strategic financial flexibility during recessions. This study also clarifies the potential signalling of past performance for funding marketing resources and capabilities.

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 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of MarketingMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207