Econometric Analysis of Market Responses to Corporate Reports of a Multinational Gold Producer
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the advances to mandatory corporate disclosures and reporting systems since 1996, including the growing prevalence of optional reporting in Corporate Social Responsibility (CSR) and Technology and Innovation (T&I), specifically by the gold sub-industry which has increased year-over-year. Many multinational mining corporation executive officers preach that this optional reporting generates greater value for shareholders and is critical to corporate success. This research explores whether this claim is supported by market data on regulated trading platforms. \n \nWhile the social benefits of a strong company-community relationship are immeasurable, the value can be contextualized through econometric techniques which quantify market reactions to various types of corporate disclosures. A custom event study model was built and tested on a case study of a major multinational gold producer. This case study quantified the economic value of mandatory corporate disclosures and evaluated them relative to optional reports. The methodology used benchmarks the company’s equity price to a reconstructed variant of the "NYSE Arca Gold BUGS" (HUI) Index and calculates the abnormal returns for all corporate disclosures. Each abnormal return is then categorized into a performance indicator category (production, financial, corporate, technical), and a T&I or CSR category. Finally, statistical analysis and sentiment analysis determine any economic impacts and trends. \n \nDisclosure system shortcomings are discussed along with recommendations provided on improving electronic disclosure systems, from both a policy and practical perspective. Potential further applications of this custom model include stock price prediction given corporate disclosures as an input, anomalous trading behaviour identification for regulatory tools, and communicating social value on equity valuation to corporate board executives.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».