Static and dynamic impacts of venture capital shareholding on stock price crash risk
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of venture capital industry in China, venture capital firms are playing an increasingly active role in funding startups. As more and more companies with venture capital shareholders go public, venture capital firms become an important group of institutional investors that can bring significant influence on companies? stock price. In the past decade, extremely high exit returns from IPO of venture capital firms raised the public and Chinese scholars? attention. However, few researches inspected the venture capital?s post-IPO influence. In this paper, we examine whether venture capital shareholding will lead to companies? higher stock crash risk, and whether different venture capital shareholders? different behavior of holding and selling after lockup period will have different impacts on companies? crash risk. The research used descriptive statistics and regression analysis to analyze the quarterly data of Chinese A-share companies from 2005-2016. We found that: (1) Companies with venture capital shareholders in a specific quarter will have greater incentive of earnings management (exaggerating revenue and profit) and greater stock price crash risk in the next quarter then companies without venture capital shareholders. (2) Venture capital shareholders continuing to hold non-restricted shares after lockup period is considered as a positive signal, thus reduce the crash risk. Venture capital shareholders selling shares is considered as a negative signal, thus increase the crash 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».