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Enregistrement W4411698104 · doi:10.1080/00036846.2025.2521040

ESG greenwashing and stock price crash risk: a channel analysis

2025· article· en· W4411698104 sur OpenAlexaff
Mohammad Hendijani Zadeh, Ahmad Hammami

Notice bibliographique

RevueApplied Economics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNorth Carolina Agricultural and Technical State University
Mots-clésEconomicsStock priceStock (firearms)Financial economicsCrashGreenwashingEconometricsEngineeringComputer scienceGeologyCorporate social responsibilitySeries (stratigraphy)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using US data from the S&P 1500 indexed firms, we offer empirical evidence concerning the impact of ESG greenwashing on firms’ risk of future stock price crash. Specifically, we show that ESG greenwashing is positively associated with firms’ risk of a future stock price crash. Our findings are robust to instrumental variable, difference-in-differences, and entropy balancing approaches. Furthermore, we identify five potential channels (mediating factors) through which ESG greenwashing can increase the risk of a future stock price crash – the degree of private corporate news hiding, financial analysts’ forecast dispersion, investment inefficiency, excessive managerial risk-taking, and equity mispricing. Our findings suggest that firms exhibiting higher levels of ESG greenwashing tend to have greater degrees of private corporate news hiding, wider financial analysts’ forecast dispersions, increased investment inefficiency, heightened managerial risk-taking, and equity mispricing, all contributing to an elevated risk of future stock price crashes.

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)0,000
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,663

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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