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Exactitude des coefficients de pondération de multiples indicateurs avancés de rendement?: incidence sur le rendement et les connaissances des gestionnaires

机译:多个领先绩效指标权重的准确性?:对经理绩效和知识的影响

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摘要

De nombreuses sociétés qui utilisent de multiples indicateurs avancés de rendement ne valident pas le modèle causal qui relie ces indicateurs aux résultats financiers futurs, et les relations de cause à effet du modèle sont souvent abandonnées aux estimations subjectives qui peuvent être sujettes à l’erreur. En procédant à une expérience, l’auteure examine comment l’exactitude des hypothèses au sujet de la pondération des indicateurs avancés dans un modèle causal influe sur le rendement et les connaissances des gestionnaires, lorsque lesdits gestionnaires se voient offrir la possibilité d’apprendre au fil de plusieurs périodes. Les résultats obtenus montrent que le fait que des coefficients de pondération inexacts soient affectés aux indicateurs avancés améliore le rendement, réduit la fluctuation du rendement et enrichit les connaissances, comparativement à l’absence de coefficients de pondération. En outre, le rendement est semblable, peu importe que les coefficients de pondération soient exacts ou inexacts, alors que les connaissances sont meilleures lorsque les coefficients de pondération sont inexacts que lorsqu’ils sont exacts, ce qui ne confirme en rien les effets de polarisation des coefficients de pondération inexacts. Les observations résultant de l’étude semblent indiquer qu’à tout le moins dans certaines circonstances, les gestionnaires tirent avantage des coefficients de pondération affectés aux indicateurs avancés, même lorsqu’ils sont inexacts, et sont en mesure de corriger ces inexactitudes pour parvenir à un niveau comparable de rendement et de connaissances, comme s’ils avaient disposé de coefficients de pondération exacts.
机译:许多使用多个领先绩效指标的公司并没有验证将这些指标与未来财务业绩相关联的因果模型,并且该模型的因果关系通常留给主观估计,而这可能会出错。通过进行一项实验,作者探讨了因果模型中有关领先指标权重的假设的准确性如何影响经理的绩效和知识,并为他们提供了学习的机会。在几个时期内。结果表明,与不使用权重相比,为主要指标分配不正确的权重可以提高绩效,减少绩效波动并丰富知识。此外,无论权重是准确还是不准确,性能都是相似的,而权重不准确时的知识要比权重准确时的知识更好,这并不能证实偏差的影响。重量不正确。该研究的观察结果表明,至少在某些情况下,即使不准确,管理人员也可以利用分配给领先指标的权重,并能够纠正这些不正确之处以实现相当的性能和知识水平,好像它们具有确切的权重。

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