The economic consequences of shareholders breadth: evidence on operating performance and market valuation

This thesis investigates whether investor recognition, proxied by shareholder breadth, is systematically associated with corporate performance and market valuation. In incomplete information settings, limited investor participation can generate pricing distortions and segmentation effects. Expanding the shareholder base may reduce participation frictions, improve risk sharing and enhance information aggregation. The central research question is therefore whether increases in shareholder breadth are reflected in higher operating profitability and higher market valuation within firms over time. To address this question, a firm-year panel dataset is constructed combining accounting data and ownership information. Shareholder breadth is operationalized as a participation-based measure derived from the number of shareholders and outcomes are measured through return on assets (ROA) and Tobin’s Q. The empirical strategy integrates non-parametric diagnostics and firm- and year-fixed-effects regressions. Visual analysis, rank-based correlations and permutation tests provide distribution-robust evidence on unconditional associations, while parametric models with fixed effects and clustered standard errors identify within-firm relationships, accounting for time-invariant heterogeneity and common shocks. Non-linear specifications, including quadratic terms and spline functions, are employed to explore potential convexities in the recognition–valuation link. The results indicate that shareholder breadth is only weakly related to operating profitability, whereas it exhibits a more consistent association with market valuation once firm fundamentals such as size and leverage are controlled for. Evidence of mild convexity suggests that marginal recognition effects may intensify at higher levels of participation. Overall, the findings support the interpretation that investor recognition operates primarily through pricing channels rather than through direct improvements in accounting performance. By implementing a transparent and symmetric empirical framework across performance and valuation outcomes, this thesis contributes to the literature on investor recognition and participation-based asset pricing. It provides structured evidence on how changes in the shareholder base are reflected in firm-level outcomes and offers a replicable methodology for studying recognition dynamics in panel data settings.

Questa tesi analizza se il riconoscimento da parte degli investitori, misurato tramite la breadth azionaria, sia sistematicamente associato alla performance aziendale e alla valutazione di mercato. In contesti caratterizzati da informazione incompleta, una partecipazione limitata degli investitori può generare distorsioni nei prezzi e fenomeni di segmentazione. L’ampliamento della base azionaria può ridurre le frizioni di partecipazione, migliorare la condivisione del rischio e rafforzare i processi di aggregazione dell’informazione. La domanda di ricerca centrale è quindi se gli incrementi della breadth azionaria si riflettano in una maggiore redditività operativa e in una più elevata valutazione di mercato all’interno delle imprese nel tempo. Per rispondere a tale quesito, viene costruito un dataset panel a livello impresa-anno che combina dati contabili e informazioni sulla proprietà. La breadth azionaria è operazionalizzata come misura di partecipazione derivata dal numero di azionisti, mentre gli outcome sono misurati tramite il return on assets e il Tobin’s Q. La strategia empirica integra analisi non parametriche e modelli con effetti fissi di impresa e anno. L’analisi grafica, le correlazioni basate sui ranghi e i permutation test forniscono evidenza robusta alle distribuzioni sulle associazioni incondizionate, mentre i modelli parametrici con effetti fissi ed errori standard clusterizzati identificano relazioni intra-impresa, controllando per eterogeneità non osservata e shock comuni nel tempo. Specificazioni non lineari, incluse componenti quadratiche e funzioni spline, sono utilizzate per esplorare eventuali convessità nel legame tra riconoscimento e valutazione. I risultati indicano che la breadth azionaria è solo debolmente correlata alla redditività operativa, mentre mostra un’associazione più coerente con la valutazione di mercato una volta controllate variabili fondamentali quali dimensione e leva finanziaria. L’evidenza di una lieve convessità suggerisce che gli effetti marginali del riconoscimento possano intensificarsi a livelli più elevati di partecipazione. Nel complesso, i risultati supportano l’interpretazione secondo cui il riconoscimento degli investitori opera principalmente attraverso canali di pricing piuttosto che tramite miglioramenti diretti della performance contabile. Attraverso l’adozione di un framework empirico trasparente e simmetrico applicato sia alla performance sia alla valutazione, questa tesi contribuisce alla letteratura sul riconoscimento degli investitori e sull’asset pricing basato sulla partecipazione. Essa fornisce evidenza strutturata su come le variazioni nella base azionaria si riflettano negli outcome a livello di impresa e propone una metodologia replicabile per lo studio delle dinamiche di riconoscimento in contesti panel.