Language, perceived warmth, and investors' reactions to audit committee reports
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An audit committee (AC) report is the primary channel through which investors learn about the responsibilities and activities of an AC. AC members may use personal language (“we”) or impersonal language (“the audit committee”) in an AC report. Psychology research suggests that personal (vs. impersonal) language signals that the language user has greater warmth and sense of communion (i.e., being part of a larger group). Applying this theory, we predict that an AC's use of personal (vs. impersonal) language leads investors to perceive a warmer and more communal AC, and that an AC's perceived warmth/communion (cued by personal language) positively impacts investor judgments. We further posit that the positive effect of personal language is stronger when AC compensation is largely short term than long term. This is because investors need more assurance of AC oversight effectiveness when AC compensation is short term, which makes investors rely more on heuristic cues such as AC language to make judgments. Consistent with this prediction, we find that when AC compensation is largely short term, nonprofessional investors (proxied by Master of Business Administration students) react more positively to an AC's use of personal language than impersonal language. The effect of AC language is insignificant when AC compensation is largely long term, as the long‐term compensation structure already provides assurance about the AC's oversight effectiveness, and thus, investors rely less on heuristic cues. Furthermore, we find that the perceived warmth of AC members explains the effect of AC language. Finally, our interviews with nonprofessional investors corroborate some of our main findings and validate their practice implications.
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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 | 0,004 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».