Technological diversification and resilience to systematic risk: Evidence from listed firms in China
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates whether a firm with diversified technological bases is more resilient to systematic downside risk. By investigating Chinese listed manufacturing firms for 2015-2023, we find that diversified technological bases significantly reduce the left-tail correlation between its stock return and the market return, suggesting that the more diversified technology bases, the less likely systematic downside risk would negatively influence its stock price. Compared to state-owned enterprises (SOEs) or firms in traditional industries, the technological diversification effect is more pronounced among non-SOEs or firms in high-tech industries. Further analysis suggests that by improving production efficiency and enhancing market power, a firm with a diversified technological base transmits a capacity signal to investors and thus enhances its resilience to systematic risk. By exploiting the 2018 U.S. tariff increase as a negative exogenous shock, we find that exporting firms in targeted industries, relative to those in nontargeted industries, had greater resilience to systematic risk after the shock when their technological bases were more diversified. Overall, this paper confirms the signaling role of technological diversification in the financial market and advances the understanding of firms' ability to resist systematic downside risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».