亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

The informational feedback effect of stock prices on corporate investments: A comparison of new energy firms and traditional energy firms in China

内生性 库存(枪支) 中国 业务 能量(信号处理) 股票市场 投资(军事) 投资决策 经济 产业组织 货币经济学 财务 计量经济学 行为经济学 机械工程 古生物学 统计 数学 政治 政治学 法学 生物 工程类
作者
Teng Zhang,Zhiwei Xu
出处
期刊:Energy Economics [Elsevier BV]
卷期号:127: 107086-107086 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.eneco.2023.107086
摘要

Managers can learn useful information from their stock prices to make better decisions. In this study, we investigate whether managerial learning exists in new energy or traditional energy firms in China by examining the relation between stock price informativeness and investment-Q sensitivity. We find that stock price informativeness is positively and significantly associated with investment-Q sensitivity in new energy firms but no such association exists in traditional energy firms, suggesting that managerial learning is prominent only in new energy firms. We perform a group of supplementary tests to substantiate that managerial learning exists in new energy firms of China based on the Foucault and Fresard (2014)’s theoretical predictions. Moreover, we find the new energy firms with more informative stock prices are less likely to underinvest and in turn achieve better financial performances but no such relation for traditional energy firms. Our main results remain unchanged after accounting for endogeneity. Finally, we show the different growth prospects between new and traditional energy firms contribute to their different managerial learning behaviors to some extent. Overall, our work emphasizes the important role the stock market plays in promoting evolution of China's new energy industry from an undocumented perspective, i.e., the informational feedback channel.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Tttttttt完成签到,获得积分10
2秒前
gszy1975完成签到,获得积分10
14秒前
stagger发布了新的文献求助10
19秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
31秒前
31秒前
32秒前
32秒前
Accepted完成签到 ,获得积分10
1分钟前
复杂妙海完成签到,获得积分10
1分钟前
wanci应助daggeraxe采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
pups发布了新的文献求助10
1分钟前
熊猫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.3应助pups采纳,获得10
1分钟前
present发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
daggeraxe发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
小学硕发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
白白完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小学硕完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
小张完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
光喵完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
hanpl发布了新的文献求助20
3分钟前
liyongxing125完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
balko完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
kftseng关注了科研通微信公众号
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
高分求助中
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2000
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 800
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Materials selection in mechanical design 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6485804
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8284609
关于积分的说明 17670028
捐赠科研通 5573157
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2913082
邀请新用户注册赠送积分活动 1890054
关于科研通互助平台的介绍 1746957