Interim CEO Successions: Implications for CEO Successor Selection and Subsequent Firm Performance
Notice bibliographique
Résumé
Prior research highlights that interim CEO successions are disruptive for firms. Yet boards appoint interim CEOs in order to focus on finding the right person to take over permanently, suggesting they may offer benefits to CEO selection. Considering these two views, this paper compares the firm performance of CEOs appointed following an interim period with that of CEOs appointed in a direct succession. We argue that, owing to the disruption caused by the interim appointment, firm performance under a CEO appointed following an interim period will be poorer than under a CEO appointed in a direct succession. However, we posit that, in circumstances in which obtaining and processing the information relevant to CEO selection is more difficult, the interim period may be particularly helpful in selecting the most fitting successor and ultimately weakening the associated performance penalty. Using a sample of CEO successions that occurred in S&P 1500 firms between the years 2002 and 2016, we find general support for our hypotheses. This paper, thus, demonstrates that the subsequent performance consequences of appointing an interim CEO depends on the difficulty of selecting the firm’s next permanent CEO. Funding: We gratefully acknowledge financial support from the Spanish FEDER/Ministerio de Ciencia e Innovacion – Agencia Estatal de Investigacion [Grant PID2021-123450OB-I00].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».