La exposición al riesgo de la empresa sigue siendo motivo de preocupación para los investigadores y los inversores. Se cree que la propensión a asumir riesgos de la empresa es un reflejo de los rasgos y características personales de la alta dirección. Por lo tanto, es fundamental explorar la relación entre varias características de la alta dirección y la propensión de la empresa a asumir riesgos. Esta investigación proporciona evidencia empírica del Reino Unido sobre las relaciones entre la edad, el mandato, la educación y la conexión política del CEO con la toma de riesgos de la empresa. Se emplean varias técnicas de estimación para determinar la idoneidad de los resultados. El estudio informa una asociación significativa de las características del CEO con el comportamiento de toma de riesgos de la empresa. Específicamente, se informa que la antigüedad y el mandato a largo plazo del CEO tienen una influencia negativa en la toma de riesgos de la empresa, mientras que los CEO la participación política y la educación influyen positivamente en el riesgo de la empresa. Con base en los hallazgos dados, se da a entender que, con el paso del tiempo, los ejecutivos comienzan a limitar sus perspectivas al pasar por alto la información y las oportunidades dadas. Por lo tanto, esta mentalidad estrecha los restringe a tomar más riesgos. Por lo tanto, tomar decisiones menos riesgosas en la vejez y con una antigüedad más larga.Por el contrario, la formación superior de los directores ejecutivos mejora su base de conocimientos y sus habilidades analíticas, lo que una vez mejora positivamente su toma de decisiones estratégicas y se sienten más motivados para tomar decisiones arriesgadas. Esta investigación también destaca la importancia de la conexión política, que es una fuente de poder y seguridad que fortalece el control de los directores ejecutivos sobre la empresa. Por lo tanto, los CEO con conexiones políticas toman decisiones más arriesgadas en comparación con sus contrapartes no políticas.
Correction to: An exact scalarization method with multiple reference points for bi-objective integer linear optimization problems