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Enregistrement W4297364514 · doi:10.1108/jaoc-05-2022-0078

Investigating the effects of innovation intensity and lenders’ monitoring on the relation between financial slack and performance

2022· article· en· W4297364514 sur OpenAlexaff
Johnny Jermias, Fatih YİĞİT

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting & Organizational Change · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessFinanceAccountingRelation (database)EconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this study is to investigate the moderating roles of innovation intensity and lenders’ monitoring on the relation between financial slack and performance. Design/methodology/approach This study adopts an empirical method using data from firms listed in both the Compustat S&P500 and Boardex for the period 2010 to 2019 to analyze the effects of innovation intensity and lenders’ monitoring on the relation between financial slack and performance. Findings The authors find that financial slack is positively related to performance, and this relation is stronger as innovation intensity increases. Furthermore, we demonstrate that lenders’ monitoring strengthens the positive relationship between financial slack and performance. Research limitations/implications First, this study focuses on the effects of financial slack, research and development (R&D) intensity and lenders’ monitoring on financial performance. Future research might extend this study by investigating the effects of these variables on non-financial performance. Second, the data and results do not provide insights into the reasons for firms to accumulate financial slack. Future research might conduct a longitudinal field study to understand why firms build financial slack. Finally, this study only uses R&D intensity and lenders’ monitoring as the moderating variables. Future studies might incorporate other contingency variables such as firms’ budgeting and budget-based compensation systems to provide useful insights into the relationship between financial slack and performance. Practical implications This study provides important insights into the value of financial slack for firms that invest heavily in R&D activities. This study also provides useful insight into the benefits of lenders’ monitoring to mitigate managers’ unethical behavior. Social implications This study provides useful insights for companies that invest heavily in innovation activities by showing that financial slack is beneficial for this company and lenders’ monitoring is needed to discipline managers in using the slack resources. Originality/value This study is the first to investigate the moderating effects of innovation intensity and lenders’ monitoring on the relation between financial slack and performance. Previous studies focus their investigations on the direct effect of financial slack and performance.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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