Does Investors’ Information‐acquisition Ability Affect <scp>IPO</scp> Underpricing? Evidence from a Quasi‐natural Experiment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Initial public offering (IPO) underpricing, driven by information asymmetry, is a prevalent and serious global phenomenon. In addition to the influence of information providers such as IPO firms, investors’ ability to acquire information may also significantly affect IPO underpricing. We investigate the impact of investors’ information‐acquisition ability on IPO underpricing, using Google's withdrawal as an exogenous shock. On 23 March 2010, Google unexpectedly announced the withdrawal of its search business from mainland China. As Google was the primary search engine used by investors in mainland China to access foreign information, its withdrawal significantly impaired investors’ ability to search for and acquire such information. Our findings show that firms engaged in foreign trade experience a significant increase in IPO underpricing following Google's withdrawal, compared to firms not engaged in foreign trade. This effect is more pronounced for firms with lower information‐disclosure quality in their IPO prospectuses, those exhibiting higher complexity, those hiring lower‐reputation intermediaries, those with lower institutional ownership, those with a greater need for investors to acquire foreign information, and those where investors have less alternative access to foreign information. Our findings suggest that investors’ information‐acquisition ability significantly affects IPO underpricing, thus contributing to the literature on the determinants of IPO underpricing and extending the literature on the economic consequences of internet information acquisition to the IPO field.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle