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Enregistrement W4400440401 · doi:10.5465/amproc.2024.20757abstract

Social Control Agents’ Effectiveness in Capital Markets: The Role of Analysts’ Political Ideology

2024· article· en· W4400440401 sur OpenAlexaff
Mohamad Hasan Sadri Karami, Ali Mohammadi, Pooyan Khashabi

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyPoliticsSocial capitalControl (management)Capital (architecture)Political economySocial controlEconomicsEconomic systemMarket economyPolitical scienceSociologySocial scienceLawGeographyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars have highlighted that social control agents (SCAs) can cause significant economic penalties when targeting a firm in capital markets. However, the effectiveness of such actions by SCAs is not always uniform. In this study, we focus on the micro-foundations of this heterogenous effect by studying the role of a key intermediary in capital markets, namely financial analysts. Our paper explores the effect of SCA actions on analysts’ recommendations, highlighting that analysts’ theoretical ideology plays an important role in effectuating SCA actions in capital markets. Using analysts’ recommendations for U.S. defense firms between 1998 and 2017 and a novel hand-collected database of analysts’ political ideology, we find that liberal-leaning analysts are more likely to issue sell recommendations for target firms, particularly when the SCAs’ criticism is directed to actions which are distant from the core business of the focal firms.

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)0,000
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 enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2024
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