Does Information Asymmetry Affect Firm Disclosure? Evidence from Mergers and Acquisitions of Financial Institutions
Notice bibliographique
Résumé
We use a quasi-exogenous shock to information asymmetry among shareholders to evaluate the effect of information asymmetry on corporate disclosure. In the post-Regulation Fair Disclosure (FD) period, the merger between a shareholder and a lender of the same firm provides a shock to the information asymmetry among equity investors, because Regulation FD applies to shareholders but not lenders. After the merger, the shareholder gains access to the firm-specific private information held by the lender, which produces an asymmetry in the information held by shareholders. We first provide evidence that information asymmetry among shareholders indeed increases after the shareholder–lender mergers. We then use a difference-in-differences research design to show that after shareholder–lender merger transactions, firms issue more quarterly forecasts (including earnings, sales, capital expenditure, earnings before interest, taxes, amortization (EBITDA), and gross margin), and the quarterly earnings forecasts are more precise. This study provides direct empirical evidence that information asymmetry among shareholders affects corporate disclosure. Firms can address increased information asymmetry by providing more disclosures, fostering a more equitable information environment. Additionally, policymakers might consider these results when evaluating the implications of Regulation FD, particularly in the context of mergers and acquisitions (M&A) of financial institutions where a shareholder gains access to private information held by a debt holder.
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 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 | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».