where:Following is defined as the n

where:

Following is defined as the number of analysts following UK firms collected from FactSet dataset;CG is the aggregated CG ranking provided by CGQ; andSize is the natural logarithm of total assets.
CGQ also provides sub-scores for each firm in four particular governance areas; board, takeover defence, executive and director compensation and ownership and audit. These sub-scores are expressed in numbers from 1-5 (5 indicates firm in the top quintile in a governance area, while 1 indicates firm is in the bottom quintile in a governance area).

To understand which of these components better explains the number of analyst following, we run model (1) by replacing the overall ranking of CG with sub-scores pertaining to different aspects of CG. We expect a positive sign with each individual CG variable. That is, we expect b1 through b4 to be positive in the following model: Equation 2

where:

Following is defined as the number of analysts following the UK firms collected from FactSet dataset;Board is the board composition sub-score;Composition is the executive and director composition sub-score;Takeover is the anti-takeover provisions sub-score;Audit is the audit committee/audit fees/audit rotation/auditor ratification sub-score; and Size is the natural logarithm of total assets.
Moreover, we construct another aggregate measure of CG (NCG) from the addition of the four sub-scores (Board + Compensation + Takeover + Audit) and re-run regression (1) as follows: Equation 3

We control for firm size in the above three models using the natural logarithm of total assets (in £ millions). Based on prior literature (Lang et al., 2003, 2004), we expect a positive sign for Size.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ตั้ง:ต่อไปนี้ถูกกำหนดเป็นหมายเลขของนักวิเคราะห์ต่อบริษัท UK ที่รวบรวมจากชุดข้อมูล FactSetCG จะรวม CG การจัดอันดับโดย CGQ andSize เป็นลอการิทึมของสินทรัพย์รวมCGQ ยังให้คะแนนย่อยในแต่ละบริษัทในพื้นที่กำกับดูแลเฉพาะสี่ คณะ ป้องกันแผ่น ค่าตอบแทนกรรมการและผู้บริหาร และเป็นเจ้าของ และตรวจสอบ คะแนนย่อยเหล่านี้จะแสดงตัวเลขจาก 1-5 (5 บ่งชี้ว่า บริษัทในชั้น quintile ในพื้นที่กำกับดูแล ในขณะที่ 1 บ่งชี้ว่า บริษัทอยู่ใน quintile ล่างในพื้นที่ปกครอง)เข้าใจซึ่งส่วนประกอบเหล่านี้ดีกว่าอธิบายจำนวนต่อนักวิเคราะห์ เราทำรูปแบบ (1) โดยแทนที่การจัดอันดับโดยรวมของ CG ด้วยคะแนนย่อยที่เกี่ยวข้องกับด้านต่าง ๆ ของ CG เราคาดว่าเครื่องหมายบวกกับแต่ละตัวแปรแต่ละตัวของ CG นั่นคือ เราคาดว่า b1 ผ่าน b4 จะบวกในรูปแบบต่อไปนี้: สมการ 2ที่ตั้ง:ต่อไปนี้ถูกกำหนดเป็นหมายเลขของนักวิเคราะห์ต่อบริษัท UK ที่รวบรวมจากชุดข้อมูล FactSetเป็นองค์ประกอบของคณะกรรมการย่อยคะแนนองค์ประกอบคือ ผู้บริหารและผู้อำนวยการส่วนประกอบย่อยคะแนนTakeover เป็นบทบัญญัติที่ป้องกัน takeover คะแนนย่อยตรวจสอบได้ให้สัตยาบันหมุน/สอบค่า/ตรวจสอบของคณะกรรมการ/ตรวจสอบตรวจสอบคะแนนย่อย และขนาดเป็นลอการิทึมของสินทรัพย์รวมนอกจากนี้ เราสร้างอีกวัดรวมของ CG (NCG) จากการเพิ่มของสี่ย่อยคะแนน (คณะกรรมการค่าตอบแทน + Takeover + ตรวจสอบ) และเรียกใช้ใหม่ถดถอย (1) เป็นดังต่อไปนี้: สมการ 3เราควบคุมขนาดในรุ่นสามข้างต้นโดยใช้การหาค่าลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวมของบริษัท (ใน£ล้าน) เราตามวรรณคดีก่อน (Lang และ al., 2003, 2004), คาดว่าเครื่องหมายบวกสำหรับขนาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่อยู่: ต่อไปนี้หมายถึงจำนวนของนักวิเคราะห์ต่อไปนี้ บริษัท สหราชอาณาจักรที่รวบรวมจากชุดข้อมูลที่ FactSet; CG คือการจัดอันดับบรรษัทภิบาลรวมให้โดย CGQ; andSize เป็นลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวม. CGQ ยังให้คะแนนย่อยสำหรับ บริษัท ในพื้นที่สี่การกำกับดูแลโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแต่ละ; คณะกรรมการป้องกันการรัฐประหาร, ผู้บริหารและค่าตอบแทนกรรมการและความเป็นเจ้าของและการตรวจสอบ เหล่านี้คะแนนย่อยจะแสดงในตัวเลข 1-5 (5 บ่งชี้ว่า บริษัท ในกลุ่มที่ด้านบนในพื้นที่การกำกับดูแลในขณะที่ 1 หมายถึง บริษัท ที่อยู่ในกลุ่มที่มีผลลัพธ์ด้านล่างในพื้นที่การกำกับดูแล). เพื่อทำความเข้าใจซึ่งองค์ประกอบเหล่านี้ดีกว่าที่จะอธิบายจำนวน ดังต่อไปนี้นักวิเคราะห์เราทำงานแบบ (1) โดยการเปลี่ยนการจัดอันดับโดยรวมของการกำกับดูแลกิจการที่มีคะแนนย่อยที่เกี่ยวข้องกับแง่มุมที่แตกต่างกันของบรรษัทภิบาล เราคาดว่าเป็นสัญญาณบวกกับตัวแปร CG แต่ละ นั่นก็คือเราคาดหวัง b1 ผ่าน b4 จะเป็นบวกในรูปแบบต่อไปนี้: 2 สมการที่: ต่อไปนี้หมายถึงจำนวนของนักวิเคราะห์ต่อไปนี้ บริษัท สหราชอาณาจักรที่รวบรวมจากชุดข้อมูลที่ FactSet; คณะกรรมการมีคะแนนย่อยองค์ประกอบคณะกรรมการ; องค์ประกอบเป็นผู้บริหาร และผู้อำนวยการองค์ประกอบย่อยคะแนน; เทคโอเวอร์เป็นบทบัญญัติต่อต้านรัฐประหารย่อยคะแนน; ตรวจสอบมีคณะกรรมการตรวจสอบ / ค่าสอบบัญชี / ตรวจสอบการหมุน / ให้สัตยาบันผู้สอบบัญชีย่อยคะแนน; และขนาดเป็นลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวม. นอกจากนี้เราสร้างอีกตัวชี้วัดรวมของบรรษัทภิบาล (NCG) จากการเพิ่มขึ้นของสี่คะแนนย่อย (คณะกรรมการกำหนดค่าตอบแทน + + + เทคโอเวอร์ตรวจสอบ) และการถดถอยอีกครั้งเรียกใช้ (1) ดังต่อไปนี้ : สมการ 3 เราควบคุมสำหรับขนาดของ บริษัท ในด้านบนสามรุ่นใช้ลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวม (ในล้านปอนด์) ขึ้นอยู่กับวรรณกรรมก่อน (Lang et al., 2003, 2004) เราคาดว่าเป็นสัญญาณที่ดีสำหรับขนาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถานที่ :

ต่อไปนี้ถูกกำหนดเป็นหมายเลขของนักวิเคราะห์ FactSet บริษัทรวบรวมข้อมูลต่อไปนี้จาก UK ; CG คือการจัดอันดับโดยรวม CG cgq ; andsize คือลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวม .
cgq ยังมีคะแนนสำหรับแต่ละ บริษัท ย่อยใน 4 ด้านธรรมาภิบาล โดยเฉพาะการป้องกันการครอบงำ ; คณะกรรมการ ผู้บริหาร และกรรมการและค่าตอบแทน การตรวจสอบความเป็นเจ้าของ และคะแนนย่อยเหล่านี้จะแสดงให้เห็นตัวเลข 1-5 ( 5 ระบุว่า บริษัท ใน quintile สูงสุดในพื้นที่ การปกครอง ในขณะที่ 1 บ่งชี้ว่า บริษัทใน quintile ด้านล่างในพื้นที่การปกครอง )

เข้าใจซึ่งองค์ประกอบเหล่านี้ดีอธิบายจำนวนของนักวิเคราะห์ ต่อไปนี้ เราวิ่งแบบ ( 1 ) โดยการจัดอันดับโดยรวม ของ CG ด้วยคะแนนย่อยเกี่ยวกับแง่มุมที่แตกต่างกันของ CG .เราคาดว่าเป็นสัญญาณบวกกับ CG แต่ละตัวแปร คือว่า เราคาดหวัง B1 ผ่าน B4 เป็นบวกในรูปแบบต่อไปนี้ : สมการ 2

:

ต่อไปนี้ถูกกำหนดเป็นหมายเลขของนักวิเคราะห์ต่ออังกฤษ บริษัท รวบรวมจาก FactSet ข้อมูล ; คณะกรรมการบอร์ดย่อยคะแนนองค์ประกอบ ; ส่วนประกอบ คือ ผู้บริหารและผู้กำกับองค์ประกอบย่อยคะแนน ;การต่อต้านรัฐประหาร บทบัญญัติที่เป็นคะแนนย่อย ; ตรวจสอบคณะกรรมการตรวจสอบ / ตรวจสอบ / ตรวจสอบบัญชี / ผู้สอบบัญชีและค่าการหมุนย่อยคะแนน และขนาดของลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์
นอกจากนี้ เราสร้างอีกวัดมวลรวมของ CG ( ncg ) จากการเพิ่มสี่คะแนนย่อย ( ค่าตอบแทนการตรวจสอบ ) และ Re : วิ่งถดถอย ( 1 ) ดังนี้ สมการที่ 3

เราควบคุมขนาดในด้านบนสามรูปแบบการใช้ลอการิทึมธรรมชาติของสินทรัพย์รวม ( ในกว่าล้าน ) บนพื้นฐานของวรรณกรรมก่อน ( Lang et al . , 2003 , 2004 ) เราคาดว่าเป็นสัญญาณบวกสำหรับขนาด