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Enregistrement W1592130389 · doi:10.19030/ctms.v5i1.5036

The Relationship Between Market And Accounting Determined Risk Measures: Reviewing And Updating The Beaver, Kettler, Scholes (1970) Study

2009· article· en· W1592130389 sur OpenAlex
Michael Jarvela, James Kozyra, Carla Potter

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCollege Teaching Methods & Styles Journal (CTMS) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaverEconomicsBusinessEconometricsAccountingActuarial scienceFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between market-determined risk measures and accounting-determined risk measures was originally explored in the 1970s by Beaver, Kettler, and Scholes (BKS). The results of the BKS (1970) study suggest that accounting information is usefulness in assessing firm specific risk. Since BKS, there have been few studies conducted to determine if these results still hold today. This cross-sectional study re-examines the relationship between market and accounting-determined risk measures. A total of 222 randomly selected publicly traded companies were examined to determine if there is a relationship between the accounting risk measures of dividend payout ratio, leverage, and earnings variability and the market risk measure of beta. The relationship is further analyzed by classifying the results based on the company’s size (market capitalization). Our study suggests that the original BKS (1970) results hold true in today’s market with some exceptions. These findings reiterate the importance of accounting policy choice and full disclosure in the financial statements, as accounting information proves to be a possible alternative to market risk information. This demonstrates that full disclosure is important to help capital markets determine a company’s risk profile.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle