Impact of corporate donations to combat Covid-19 on the market value of donor companies: an analysis from the perspective of legitimacy theory
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of the study is to verify the impact of corporate donations aimed at combating Covid-19 on the market value of the involved companies. Methodology: We employ the event study methodology, examining the returns of company shares on the dates when corporate donations were announced. Results: Results indicate an increase in the standard deviation of daily returns of Itaú, Vale and JBS shares compared to Ibovespa. For Itaú, three statistically significant abnormal returns occurred during the event window, with two being negative and only one positive, thus the negatives prevailed. In the case of Vale, there was one significant abnormal return of each kind prior to the event, and one positive return on the event day. For JBS, five statistically significant abnormal returns were observed during the event window, with three being positive and two negatives. Therefore, the hypothesis that corporate donations during the Covid-19 pandemic positively impact the market value of donors was partially confirmed for Vale and JBS, but not for Itaú. Contributions of the Study: The study concludes that acts of corporate social responsibility (CSR) positively impact the market value of the practicing companies. Additionally, it suggests that the impact on market value varies among companies based on the nature of the threat to their legitimacy, with those facing threats originated from individual responsibility showing a positive impact.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».