1. Sample descriptions and graphica

1. Sample descriptions and graphical presentations
Table 1 gives the definitions of the variables used in the analysis in six panels (A–F). Panels A to C define the stock price
informativeness variables, 8-K continuous disclosure items and gender diversity variables respectively. We define gender
diversity variables in two ways: (i) the number of female directors and female independent non-executive directors; and
(ii) the percentage of female directors out of all directors and the percentage of female non-executive directors out of all
non-executive directors. We supplement these variables with indicator variables for the presence of at least one female
director on the board, and the CEO or the chairman being female. Further, we define indicator variables for the CEO and
chairman being the same person and for that person being female. We also use an indicator variable for boards with five or
more female directors to address tokenism. The choice of five female directors as the separating point is based on Fig. 2
which shows a significant difference in the average IV of firms that have between four and five female directors. Panel D
defines governance variables. Panel E defines the control variables and Panel F defines the variables used in models to
predict gender diversity.
Panel A of Table 2 describes sample selection. The initial sample of 12,435 firm-year observations on board
characteristics including directors’ gender data was drawn from the Corporate Library database over 2001–2006.15 At
each stage of sample selection, this table gives the sample in total and for each of the years. After excluding firms in the
utilities (SIC code between 4900 and 4999) and financials (SIC code between 6000 and 6999), we are left with a sample of
7,597 firm-years for which we have the board characteristic data for every year. After merging with the Compustat
database and removing observations with missing control variables, our full sample is reduced to 6,610 firm-years. We
draw our data on investor protection rights (the G-index) from the IRRC dataset that further reduces our full sample by
1,121 due to non-availability of data from IRRC. This results in a sample with 5,489 observations. We compute
idiosyncratic volatility using returns from 2002–2007 (our regressions use one-year lagged independent variables). This
results in a further loss of 468 firm-years, resulting in a final sample of 5,021 firm-years. Following Ferreira and Laux
(2007), we estimate annual IV using daily returns for all 5,021 firm-years during the sample period.16 Our sample would be
further reduced if we exclude all missing values for institutional trading (from Thomson’s institutional ownership
database complied from SEC 13F filings) and variables needed to compute earnings quality (available from the S&P
Compustat database). Instead, we treat the missing values of changes in institutional ownership and earnings quality
variables as zero in our analyses.17

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1. ตัวอย่างคำอธิบายและการนำเสนอแบบกราฟิกตารางที่ 1 ให้คำนิยามของตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์ใน 6 แผง (A – F) แผงที่ A ถึง C กำหนดราคาหุ้นตัวแปร informativeness สินค้าเปิดเผยต่อเนื่อง 8 K และตัวแปรหลากหลายเพศตามลำดับ เรากำหนดเพศตัวแปรหลากหลายดังนี้: (i) จำนวนหญิงและหญิงอิสระจานกรรมการ และ(ii) เปอร์เซ็นต์ของหญิงจากกรรมการทั้งหมดและเปอร์เซ็นต์ของผู้หญิงไม่ใช่กรรมการจากทั้งหมดไม่ใช่กรรมการ เราเสริมตัวแปรเหล่านี้กับตัวแปรบ่งชี้สำหรับการปรากฏตัวของหญิงกรรมการในคณะ กรรมการ และซีอีโอ หรือประธานเป็นหญิง ต่อไป เรากำหนดตัวแปรบ่งชี้สำหรับซีอีโอ และประธานเป็นบุคคลเดียวกันและ สำหรับคนที่เป็นหญิง นอกจากนี้เรายังมีใช้ตัวแปรบ่งชี้สำหรับบอร์ดแห่ง หรือกรรมการหญิงเพิ่มเติมการ tokenism เลือกกรรมการหญิงห้าเป็นจุดแยกอยู่ 2 รูปซึ่งแสดงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใน IV โดยเฉลี่ยของบริษัทที่มีระหว่างกรรมการหญิงสี่ และห้า แผง Dกำหนดตัวแปรกำกับ แผง E กำหนดตัวแปรควบคุม และแผง F กำหนดตัวแปรที่ใช้ในแบบจำลองทำนายเพศความหลากหลายแผง A ของตารางที่ 2 อธิบายการเลือกตัวอย่าง ตัวอย่างแรกของ 12,435 บริษัทปีสังเกตบนกระดานลักษณะของกรรมการเพศข้อมูลมาจากฐานข้อมูลขององค์กรผ่าน 2001 – 2006.15แต่ละขั้นตอนของการเลือกตัวอย่าง ตารางนี้แสดงตัวอย่าง ทั้งหมด และ สำหรับแต่ละปี หลังการรวมบริษัทในการสาธารณูปโภค (รหัส SIC 4900 ระหว่าง 4999) และเงิน (รหัส SIC ระหว่าง 6000-6999), เราจะเหลือตัวอย่าง7,597 บริษัทปีที่เราได้ข้อมูลลักษณะบอร์ดสำหรับทุกปี หลังจากการผสานกับ Compustatฐานข้อมูลและลบสังเกต ด้วยไม่ควบคุมตัวแปร ตัวอย่างของเราเต็มจะลดลงเป็นปีบริษัท 6,610 เราดึงข้อมูลสิทธิคุ้มครองนักลงทุน (G-ดัชนี) จากชุดข้อมูล IRRC ที่ช่วยลดของเราอย่างเต็มรูปแบบโดย1,121 เนื่องจากไม่มีความพร้อมของข้อมูลจาก IRRC ผลที่ได้อย่างกับ 5,489 สังเกต เรามีคำนวณความผันผวน idiosyncratic ใช้กลับจาก 2002 – 2007 (รู้จักเราใช้ตัวแปรอิสระ lagged หนึ่งปี) นี้ผลในการสูญเสียเพิ่มเติมของ 468 บริษัทปี ในตัวอย่างสุดท้ายของปีบริษัท 5,021 ต่อไปนี้ Ferreira และ Laux(2007), เราคาดปี IV ใช้คืนวัน 5,021 ทุกปีบริษัทระหว่าง period.16 ตัวอย่างที่จะเป็นตัวอย่างของเราลดเพิ่มเติม ถ้าเราแยกค่าหายไปทั้งหมดสำหรับซื้อขายสถาบัน (จากงบกำไรขาดทุนของทอมสันฐานข้อมูลตามจากยื่น 13F) และตัวแปรที่จำเป็นในการคำนวณกำไรคุณภาพ (ว่างจากเอสแอนด์พีCompustat ฐานข้อมูล) แทน เรารักษาค่าหายไปของการเปลี่ยนแปลงในกำไรขาดทุนและคุณภาพกำไรตัวแปรเป็นศูนย์ใน analyses.17 ของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1. รายละเอียดตัวอย่างและการนำเสนอกราฟิก
ตารางที่ 1 ให้คำจำกัดความของตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์ในหกแผง (A-ฉ) แผงไปที่ C กำหนดราคาหุ้นของ
ตัวแปร informativeness, 8-K รายการการเปิดเผยข้อมูลอย่างต่อเนื่องและตัวแปรหลากหลายทางเพศตามลำดับ เรากำหนดเพศ
ตัวแปรความหลากหลายในสองวิธี: (i) จำนวนกรรมการหญิงและกรรมการที่ไม่เป็นผู้บริหารหญิงอิสระ; และ
(ii) ร้อยละของกรรมการหญิงออกของกรรมการทั้งหมดและร้อยละของกรรมการที่ไม่เป็นผู้บริหารหญิงจากทุกคน
กรรมการที่ไม่เป็นผู้บริหาร เราเสริมตัวแปรเหล่านี้ด้วยตัวแปรตัวบ่งชี้การปรากฏตัวของหญิงอย่างน้อยหนึ่ง
กรรมการในคณะกรรมการและซีอีโอหรือประธานกรรมการเป็นเพศหญิง นอกจากนี้เรากำหนดตัวแปรตัวบ่งชี้สำหรับซีอีโอและ
ประธานกรรมการเป็นบุคคลคนเดียวกันและสำหรับคนที่เป็นเพศหญิง เรายังใช้ตัวแปรตัวบ่งชี้สำหรับบอร์ดห้าหรือ
กรรมการเพศหญิงมากขึ้นเพื่อที่อยู่ tokenism ทางเลือกของกรรมการหญิงห้าเป็นจุดแยกอยู่บนพื้นฐานของรูป 2
ซึ่งแสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใน IV เฉลี่ยของ บริษัท ที่มีกรรมการระหว่างเพศหญิงสี่และห้า แผง D
กำหนดตัวแปรการกำกับดูแล แผง E กำหนดตัวแปรในการควบคุมและแผง F กำหนดตัวแปรที่ใช้ในแบบจำลองการ
คาดการณ์หลากหลายทางเพศ.
แผงของตารางที่ 2 อธิบายการเลือกตัวอย่าง ตัวอย่างแรกของ บริษัท 12,435 สังเกตปีบนกระดาน
ลักษณะรวมทั้งกรรมการข้อมูลเพศถูกดึงออกมาจากฐานข้อมูลห้องสมุดองค์กรกว่า 2,001-2,006.15 ใน
ขั้นตอนของการเลือกตัวอย่างแต่ละตารางนี้จะช่วยให้กลุ่มตัวอย่างทั้งหมดและแต่ละปี หลังจากที่ไม่รวม บริษัท ใน
สาธารณูปโภค (รหัส SIC ระหว่าง 4900 และ 4999) และการเงิน (รหัส SIC ระหว่าง 6000 และ 6999) เราจะเหลือไว้กับตัวอย่างของ
7597 บริษัท ปีที่เรามีข้อมูลลักษณะกระดานสำหรับทุกปี หลังจากการควบรวมกิจการกับ Compustat
ฐานข้อมูลและลบข้อสังเกตที่ไม่มีตัวแปรในการควบคุมตัวอย่างเต็มของเราจะลดลงถึง 6,610 บริษัท ปี เรา
วาดข้อมูลของเราเกี่ยวกับสิทธิการคุ้มครองนักลงทุน (G-ดัชนี) จากชุดข้อมูล IRRC ว่าต่อไปจะช่วยลดตัวอย่างเต็มรูปแบบของเราโดย
1,121 เนื่องจากไม่ใช่ความพร้อมของข้อมูลจาก IRRC ซึ่งจะส่งผลในกลุ่มตัวอย่างที่มี 5,489 สังเกต เราคำนวณ
ความผันผวนนิสัยโดยใช้ผลตอบแทน 2002-2007 (การถดถอยของเราใช้หนึ่งปี lagged ตัวแปรอิสระ) นี้
ส่งผลให้เกิดความสูญเสียต่อไปของ บริษัท 468 ปีส่งผลให้ในตัวอย่างสุดท้ายของ บริษัท 5,021 ปี ต่อไป Ferreira และ Laux
(2007) เราคาด IV ประจำปีโดยใช้ผลตอบแทนรายวันสำหรับทุก 5,021 บริษัท ปีระหว่างตัวอย่าง period.16 ตัวอย่างของเราจะ
ลดลงต่อไปถ้าเราไม่รวมค่าที่ขาดหายไปทั้งหมดสำหรับการซื้อขายสถาบัน (จากเจ้าของทอมสันสถาบัน
ฐานข้อมูลจากการปฏิบัติ เอกสารที่ยื่นต่อสำนักงานคณะกรรมการ ก.ล.ต. 13F) และตัวแปรที่จำเป็นในการคำนวณคุณภาพกำไร (ข้อมูลจาก S & P
ฐานข้อมูล Compustat) แต่เรารักษาค่าที่ขาดหายของการเปลี่ยนแปลงในสถาบันเจ้าของและคุณภาพกำไร
ตัวแปรเป็นศูนย์ใน analyses.17 ของเรา