Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stock prices often provide firm managers with new information that can be used in real decisions. Studies generally focus on the ex ante disclosure policy and show that the presence of market feedback crowds out firms' disclosure. We instead examine a manager's ex post biasing incentives and find that market feedback amplifies overreporting bias, but not necessarily underreporting bias, due to three interacting effects. First, the manager biases the report more with feedback since decreased information quality crowds in the speculator's private information acquisition and improves investment efficiency, regardless of the reporting scenario (the information rationing effect). Second, the manager biases more in the overreporting scenario and less in the underreporting scenario, because reporting more favorable information crowds in private information acquisition, as the speculator expects a higher subsequent investment and therefore higher trading profits (the investment scale effect). Third, market feedback influences reporting bias not only through the speculator's information acquisition but also directly through the market maker's pricing function. Specifically, the market maker decreases the price discount, as he expects that the manager may learn correct information from the price and may invest more efficiently. Expecting a lower price penalty in the presence of feedback, the manager biases more in the overreporting scenario and less in the underreporting scenario (the investment correction effect). Overall, our results suggest that granting firms reporting discretion could improve investment efficiency and firm value when managers can learn through price.
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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 | 0,049 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».