Does the Public Availability of Market Participants' Trading Data Affect Firm Disclosure? Evidence from Short Sellers
Notice bibliographique
Résumé
Market transparency affects how much information investors can glean by observing market data, while firm transparency determines the extent to which outsiders can gain access to firms’ inside information. Each type of transparency has been independently studied in the prior literature. The relation between the two, however, is not well understood. By making use of a natural experiment in which the transparency of short selling in the market place improved exogenously, this paper provides initial evidence on the consequences of improving market transparency on a firm’s transparency, and empirically tests recently developed dynamic disclosure theory. Using a unique difference-in-differences design, I illustrate that making short-interest data publicly available increases firms’ voluntary disclosure. This outcome suggests that revealing sophisticated investors’ trading positions has a disciplining effect on firm disclosure. Additional tests reveal that this disciplining effect exists for disclosures both before and after the short-interest release. Finally, to further understand firms’ rationale to disclose more, in cross-sectional analyses I show that the positive effect of making short interest public on firm disclosure increases with short-interest level and litigation risk, but decreases with the real-option value of withholding news. This paper highlights the importance of market transparency in improving firms’ information environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,687 | 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 ».