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Enregistrement W4415682524 · doi:10.1111/jbfa.70019

Do CEOs With a Financial Background Matter for the Success of Newly Public Firms?

2025· article· en· W4415682524 sur OpenAlexaff
Dimitrios Gounopoulos, Georgios Loukopoulos, Panagiotis Loukopoulos, Geoffrey Wood

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Finance &amp Accounting · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesUniversity of BathBritish Academy of Management
Mots-clésEndogeneityEquity (law)Financial crisisInformation asymmetryEquity capitalPublic informationFinancial marketFinancial analysisLeverage (statistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We uncover strong evidence that newly public firms run by financial expert chief executive officers (CEOs) have a lower probability of involuntary delisting and a longer survival time in the aftermarket. This result is robust to alternative definitions of long‐term viability and endogeneity concerns. Our cross‐sectional analysis reveals that the positive effect of financial expert CEOs on initial public offering (IPO) survival is more pronounced in large and complex firms but weaker in dynamic settings. Additional tests show that CEOs with a career background in finance gain better access to the primary equity market than other domain experts, as evidenced by a more efficient price discovery process and greater financial visibility in the aftermarket. Furthermore, these CEOs are associated with more efficient post‐IPO outcomes which lie at the core of their skills set, such as capital expenditures and acquisitions, rather than research and development (R&D) projects, which are typically outside their domain of expertise.

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)0,001
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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