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Enregistrement W4392561082 · doi:10.1002/jcaf.22707

Are performance explanations credible or strategic? Evidence from a large sample of MD&As1

2024· article· en· W4392561082 sur OpenAlexaff
Sabrina Gong, Yamin Hao, Wang Xiao-jia

Notice bibliographique

RevueJournal of Corporate Accounting & Finance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensMacEwan UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttributionOpportunismSample (material)ReputationBusinessCompensation (psychology)Strategic managementMarketingEconomicsPsychologySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines managers’ explanations of firm performance (i.e., management attributions) in a large sample of the Management's Discussion and Analysis (MD&A) section of annual reports. We find that managers of poorly performing firms tend to attribute firm performance to external factors. We further propose a prediction model to decompose management external attributions into a credible part and a strategic part and find that both components are negatively related to firm performance. This evidence suggests that management external attributions partially reflect the actual impact of external conditions on firm performance and are not entirely subject to managerial opportunism. Additionally, we find that investors react more strongly to firm performance when managers provide credible external attributions, especially for firms without a bad reputation for strategic external attributions. We also show that executive compensation is less sensitive to firm performance when managers make more strategic external attributions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,184 · 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.

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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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