Non‐linear Equity Valuation: An Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
LegacyCOMPUSTATData pertaining to 226,165 firm‐year observations covering a 57 year period (1950–2006) across all industrial groups are used to empirically assess the likely form and magnitude of the biases that arise from linear equity valuation models. Linear equity valuation models dominate the empirical analysis of the literature but ignore a firm's growth and adaptation options, which, by default, are non‐linear in their determining variables. Given this, an orthogonal polynomial fitting procedure as summarized inAtaullahet al. (2009), which does take account of the growth and adaptation options available to firms, is used to obtain a power series expansion for the relationship between equity prices and their determining variables. Our purpose is to assess whether the inclusion of the non‐linear terms associated with the growth and adaptation options available to firms can provide a more complete description of the relationship between equity prices and their determining variables when compared to the simple linear models that characterize the empirical research of this area of the literature. Our empirical analysis classifies firms into negative efficiency, low efficiency, and high efficiency levels and then for each efficiency level, estimates the parameters implied by theAtaullahet al. (2009) orthogonal polynomial fitting procedure. Our results show that there is a very strong non‐linear relationship between equity value and its determining variables although the nature of the relationship varies according to the efficiency level considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».