Throwing in the towel: What happens when analysts' recommendations go wrong?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Every analyst will experience stock recommendation failures during their career. Unlike many other professions, these pivotal moments occur in the full glare of clients, colleagues, equity‐sales teams, and the media. This research explores the practices of analysts up to and beyond the point where, faced with a failing recommendation, they contemplate “throwing in the towel” on their recommendation. Based on empirical evidence gathered from interviews with sell‐side analysts and their key interlocutors—equity‐sales specialists, investors, and investor relations officers—this paper uncovers several new empirical insights into the recommendation practices of analysts. The main argument made in the paper is that capitulation practices emerge from the specific contextual framework of individual recommendations and the analyst's conduct as a knowledgeable, emotional human agent. We identify several contextual contingencies of stock recommendations that underpin how a capitulation episode unfolds, including the temporal proximity of the capitulation to the original recommendation; the importance and profile of the stock to the analyst's reputation (“franchise intensity”); the level of interest/reaction from clients, equity‐sales teams and corporates; the nature/cause of recommendation failure; and recommendation boldness. Our study provides evidence that what an analyst does when faced with a failing recommendation cannot be reduced to a predictable, rational process and informs our understanding of observed practices such as the reluctance of analysts to capitulate and why “recommendation paralysis” often follows a recommendation capitulation.
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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 | 0,014 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».