CEO Overconfidence and Dividend Payout Policy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The payout policy depends on not only the company's development strategy but also the CEO's personal characteristics, and CEO overconfidence is one of the attributes that are widely discussed. This study investigates the impact of CEO overconfidence on dividend payout policy. We analyze the traditional dividend hypothesis, the irrational behaviors caused by CEO overconfidence, and how these irrational behaviors affect the payout policy. \n \nThe study carried out the estimation based on 1238 U.S. and Canadian active and inactive publicly companies from 2010-2019. We use the method Holder67 of Malmendier and Tate (2005) to measure CEO overconfidence and follow the research method of Deshmukh et al. (2013). We first prove that overconfident CEO is 6.5% less likely to initiate dividend payments, which is consistent with the cater hypothesis. Then we find that CEO overconfidence is positively related to the amount of dividend payment. Specifically, overconfident CEOs tend to distribute $62.35 million more dividends than non-overconfidence. \n \nWe also analyze life-cycle theories of dividends and find that the growth opportunities have no impact on dividend payout independently, and the impact of CEO overconfidence on divide payout is greater in high-growth firms. Moreover, we differentiate companies into innovative and non-innovative firms based on the amount of R&D investment, and we find that the increase in dividend payments associated with CEO overconfidence is larger in innovative firms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,003 |
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