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Enregistrement W7029670894

Le rôle du système financier dans la pertinence et le niveau de la divulgation volontaire

2016· other· fr· W7029670894 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2016
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Poison controlLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pertinence pour les marchés financiers de certaines informations non financières portant sur le potentiel de l’entreprise est aujourd’hui démontrée, notamment leur impact sur la valorisation boursière des titres. Un impact qui est justifié entre autres par leur capacité de prédiction de la performance financière future; et par la tendance des marchés financiers à se tourner vers l’avenir et à privilégier des données prospectives plutôt que des données historiques. Cependant, de nombreux pays, même parmi les plus industrialisés au monde, ont un modèle économique axé sur le marché monétaire (les banques). Les banquiers étant davantage demandeurs de conservatisme comptable que les analystes financiers, la tendance de décrochage à l’égard de l’information comptable traditionnelle actuellement constatée sur les marchés financiers est moins poussée sur les marchés monétaires, qui privilégient la fiabilité lorsque les marchés financiers mettent l’accent sur la pertinence. Une différence est donc à prévoir dans la teneur du reporting volontaire entre ces deux systèmes. Le but de la thèse est de relever, sur la base d’une étude comparative internationale, le lien entre le système financier et le niveau, ainsi que la pertinence de la divulgation volontaire concernant les éléments non financiers de la performance organisationnelle. La classification courante érige les pays anglo-saxons (Canada, États-Unis, Grande-Bretagne, etc.) comme étant orientés vers le marché financier et les pays d’Europe continentale (Allemagne, France) comme étant davantage tournés vers les banques. Notre classification s’appuie sur cette dernière, mais ressort les éléments qui justifient une telle catégorisation. Nous avons procédé à une classification en tenant compte de la principale source de financement, du modèle de gouvernance, du coût de la dette et du capital, et enfin, de la structure de l’actionnariat. Les pays comme le Canada, les États-Unis et la Grande-Bretagne présentent nettement un niveau plus élevé de capitalisation boursière et d’emprunts obligataires, alors que la France et l’Allemagne présentent un niveau plus élevé d’emprunts bancaires. Les premiers seront présentés comme orientés « Marché » et les seconds comme orientés « Banque ». Afin de contrôler les variations dans le reporting volontaire qui peuvent être liées au référentiel, à l’environnement ou à la pratique comptable du pays, nous retenons les pays qui partagent les mêmes normes comptables. Dans notre cas, la France, l’Allemagne et la Grande-Bretagne ont en commun le référentiel des Normes internationales d’information financière (IFRS) depuis 2005, et ce dernier est en vigueur au Canada depuis 2011. L’échantillon va donc se restreindre aux entreprises de ces quatre pays, pour lesquels nous disposons de données d’au moins quatre années. L’objectif étant de déterminer si le système financier et la source de financement de l’entreprise influencent la teneur et la pertinence de la divulgation, la méthodologie consiste d’abord à examiner le niveau de divulgation volontaire de chaque groupe pays, ensuite de rapprocher ces scores avec les indicateurs boursiers pour déterminer s’il y a une incidence, et dans quel système l’incidence est plus grande. Ceci est fait de trois manières : d’abord, les scores de divulgation sont utilisés pour régresser différents indicateurs de l’utilité prédictive (prévisions de bénéfices et recommandations d’analystes), et les divers attributs de l’asymétrie de l’information (bid-ask spread et volatilité), dans le dessein de déterminer s’ils réduisent cette asymétrie et s’ils apportent de la justesse dans les prévisions de résultats. Ensuite, un découpage de l’échantillon est fait pour déterminer la pertinence de la divulgation dans chaque système financier. Enfin, des tests d’effet modérateur sont effectués sur la variable de système financier. Les résultats indiquent que la divulgation sociale et environnementale est plus accrue en France et en Allemagne, tandis que la divulgation économique et de gouvernance est plus présente au sein des firmes canadiennes et britanniques. La divulgation volontaire des informations non financières permet de réduire l’asymétrie d’information, d’améliorer les prévisions de résultats et d’affiner les recommandations des analystes. Cette pertinence de la divulgation volontaire est plus prononcée au Canada et en Grande-Bretagne dont le système financier est orienté vers le marché financier, par opposition à la France et l’Allemagne dont le système financier s’appuie sur les banques. On note toutefois une mutation du modèle allemand, du marché bancaire au marché boursier. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : système financier, divulgation volontaire, marché financier, secteur bancaire, informations non financières.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
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