From Optimism to Recalibration: The Temporal Dynamics of Market Reactions to Women’s Board Appointments in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This study examines stock market reactions to female board appointments among 34 publicly listed companies in Saudi Arabia between 2021 and 2024. We employ a multi-method approach covering 36 announcements. Our primary methodology is an event study, which we complement with two distinct robustness checks: the Local Projections (LP) method to capture the evolving nature of market responses and the Quantile-on-Quantile analysis to investigate how market conditions interact with the three phases surrounding the event—the anticipation period before the appointment, the appointment event itself, and the post-appointment adjustment period. This comprehensive methodological framework allows us to capture the immediate market response to appointment announcements and the longer-term implications for firm performance while accounting for various econometric challenges inherent in financial market data. Our findings reveal a negative market reaction that gradually intensifies, becoming marginally significant by the tenth trading day. This pattern suggests that investors in the Saudi market may initially view female board appointments with skepticism, potentially reflecting uncertainty about the impact of gender diversity in a traditionally male-dominated business environment. Furthermore, the evolution from 2021 to 2024 suggests a market that is progressively developing more sophisticated frameworks for evaluating female board appointments. Rather than exhibiting a monotonic trend toward either increasingly positive or negative reactions, the market appears to be engaging in a learning process characterized by periodic reassessments. Moreover, our results indicate that while the immediate event and anticipation phases yield mixed impacts across the return distribution, the adjustment period exhibits a robust and significantly negative interaction with market returns. These findings suggest that market overreactions, particularly during bullish periods, contribute to a pronounced correction effect following female board appointments.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».