L’effet d’un événement de fraude médiatisée sur la performance et le risque des entreprises
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Bibliographic record
Abstract
L’analyse de l’effet des annonces médiatiques sur les entreprises n’est pas un phénomène \nrécent. Depuis les dernières décennies, nous avons connu une explosion d’annonces d’irrégularités \nfinancières par l’intermédiaire des médias permettant ainsi à certains auteurs de s’intéresser à ce \ngenre d’annonces (Karpoff et Lott [1993], Palmrose, Richardson et Scholz [2003], Karpoff, Lee et \nMartin [2008]). La littérature semble suggérer qu’il existe un impact significatif sur les différentes \nparties prenantes et sur la performance financière des entreprises qui commettent des irrégularités \nfinancières (Davidson et Worrel [1988], Gratto et Thatcher [1990], Karpoff et Lott [1993], \nCloninger et Waller [2000]). Les différents cas d’envergure tels que : Enron, Worldcom, Equifax, \net Galleon ont grandement été touchés sur le plan des rendements boursiers à la suite de la \ndivulgation des fraudes dans les médias. En addition, le risque de réputation devient de plus en plus \nimportant pour les entreprises en particulier dans le contexte de la montée en puissance des médias \nsociaux et d’Internet, où les mauvaises nouvelles se répandent très rapidement (Gatzert, 2015). Et \ndonc, pour les entreprises l’une des questions importantes demeure à connaitre si son niveau de \nréputation ou les événements préjudiciables à leur réputation peuvent entraîner un impact \nsignificatif sur leurs performances financières. De plus, le constat selon lequel les entreprises voient \nleurs performances affectées considérablement à la suite de la perpétration d’un acte d’irrégularité \npeut-il être transféré aux entreprises qui sont victime d’un tel acte ? \nL’effet des annonces et de la couverture médiatique par les universitaires est étudié depuis \nlongtemps. Considérant le rôle des médias qui est de transmettre de l’information aux individus en \ndemeurant impartial, il est défendable de s’attendre à ce que ceux-ci soient en mesure d’exercer \nune certaine influence. En ce sens, la littérature démontre que les médias sont effectivement en \nmesure d’influencer le comportement des investisseurs qui sont présents sur les marchés boursiers \npar les biais du traitement médiatique (Dougal, Engelberg, Garcia et Parsons [2012]). Baron (2006) \nexplique que la perception des investisseurs peut être influencée par les biais médiatiques des \njournalistes, mais également par les journaux et leurs propriétaires. L’objectif ou le gain anticipé \npar ceux-ci peuvent influencer le choix de mettre en circulation une nouvelle et par conséquent \ninfluencer le marché financier. Les biais revêtent diverses formes, ils peuvent résulter d’une \nidéologie, d’un préjugé ou être dû à la fabrication d’informations. Le pessimisme médiatique \nconcernant les actions peut affecter à la baisse la valeur des entreprises (Tetlock (2007)). D’autre \npart, Tetlock (2011) présente des évidences qui confirment que les investisseurs individuels \nréagissent de manière exagérée aux nouvelles redondantes. L’auteur mentionne la possibilité que \nces résultats proviennent du fait que les investisseurs ne prêtent pas suffisamment attention à la \n7 \nquestion à savoir si l’information contenue dans les événements d’actualité est ancienne ou \nnouvelle. \nLa protection de la réputation d’une entreprise est l’une des tâches les plus pertinentes et \nles plus difficiles à effectuer de nos jours. En effet, l’intérêt par le milieu universitaire et \nprofessionnel quant aux avantages que peut entraîner une saine réputation n’a fait qu’augmenter au \nfil des années. Plusieurs s’entendent pour dire que la réputation est multidimensionnelle, reflétant \nles perceptions globales des parties prenantes sur les aspects financiers et non financiers des \nentreprises (Fombrun [1996], Rindova, Williamson, Petkova et Sever [2005, 2010]). La réputation \noffrirait également un avantage concurrentiel potentiellement important aux entreprises possédant \nune réputation plus élevée (Fombrun et Shanley [1990] ; Fombrun [1996]). Hall (1992) considère \négalement la réputation comme étant un actif intangible stratégique. Les avantages que procurerait \nune saine réputation seraient multiples ; l’augmentation de la stabilité des revenus (Fombrun, \n1996), la profitabilité supérieure et persistante (Roberts et Dowling, 2002), l’augmentation de la \nproductivité, de la motivation et de la loyauté (Fombrun, 1996), la fidélisation de la clientèle \n(Bartikowski et Walsh, 2009 ; Fombrun, 1996), la prime à la vente (Shapiro, 1983 ; Klein et Leffler \n[1981]) en sont des exemples. \nLes explications pour lesquelles les individus ont des comportements préjudiciables sont \naussi multiples. L’appât du gain, la faiblesse des systèmes de contrôle, la volonté de cacher de \nmauvaises performances en sont des exemples. Quant à Cloninger (1982), il croit qu’une activité \ncriminelle ou non éthique peut contribuer en cas de succès à augmenter le prix des actions d’une \nentreprise ou d’en réduire le risque des actifs de celle-ci. Des résultats empiriques ont démontré \nl’existence des rendements anormaux négatifs à la suite de l’annonce de fraude par différents \nmédias (Cloninger, Skantz et Strickland [1987 ; 1990]). Karpoff et Lott (1993) mentionnent que la \nperte observée de la richesse des actionnaires ne s’expliquerait pas uniquement par les pénalités \nimposées par les tribunaux ni par l’ampleur du gain mal acquis perdu pour faire suite à la fin de la \nfraude, mais il en résulterait également un dommage considérable à la réputation. \nNous testons l’impact des annonces médiatiques préjudiciables en utilisant la méthodologie \nd’étude des événements financiers en utilisant un échantillon de 94 événements provenant de la \nbase de données en intégrité financière CIBC. Plus en détail, nous analysons les rendements et le \nrisque systématique en utilisant une méthodologie relative aux études événementielles. Nous \nutilisons toutefois une modélisation conditionnelle de la performance et du risque systématique des \nentreprises. \nEn lien avec la littérature déjà existante, l’objectif de cette recherche est d’analyser l’effet \ndes annonces médiatiques concernant les fraudes et les irrégularités financières sur les entreprises. \n8 \nPlus précisément, nous étudions l’impact sur les rendements et la réputation des entreprises \ncontrevenantes, mais également le cas des entreprises qui en sont victimes. Notre recherche utilise \ntrois ramifications de la littérature. Tout d’abord, elle analyse l’effet des annonces médiatiques sur \nles rendements. Ensuite, elle étudie l’effet des annonces d’irrégularités par les médias. Finalement, \nl’analyse de l’impact des annonces dommageables et des événements de crise sur la réputation \n(financière) des entreprises. Les données concernant les fraudes et les irrégularités financières \nproviennent de la base de données de la chaire de recherche en intégrité financière CIBC \ndéveloppée par l’Université de Sherbrooke. Cette banque de données contient les cas de fraudes et \nd’irrégularités financières recensés à partir du Wall Street Journal et elle est échelonnée sur la \npériode, débutant le 1er janvier 1984 et se terminant le 3 octobre 2013. \nLa suite de l’étude est organisée comme suit. La deuxième section présente la revue de \nlittérature qui est composée de trois modules, soit l’effet des annonces médiatiques sur les marchés, \nl’effet de la réputation et finalement les irrégularités financières et leurs effets sur les entreprises. \nLes objectifs de la recherche et les contributions ainsi que les hypothèses sont respectivement \nprésentés à la troisième et quatrième section. La cinquième section traite de la méthodologie \nutilisée. La présentation de la base de données utilisée est faite dans la sixième section et \nl’échantillon est présenté dans la septième section. Les résultats empiriques et l’interprétation des \nrésultats sont présentés dans la huitième section. Pour terminer, la conclusion, les limites et les \norientations pour de futures recherches sont abordées dans la neuvième section. Les différentes \nannexes et la bibliographie sont exposées à la toute fin du présent travail.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it