Estimating Probability of Return on Loss and Its Effect on Future Abnormal Return in Iran
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims at investigating, at first, the relationship between the features of loss-making companies and the probability of achieving the first profit in the years following the loss; and then, analyzing the relationship between probable profitability of the loss-making companies and future abnormal return on shares. This study is carried out according to the information available on the companies listed on Tehran Stock Exchange, during 2002-2011, on a selected sample consisting of 72 companies. The method used for hypotheses testing is logistic regression and generalized regression model (linear mixed model). The results obtained from hypotheses testing for return on loss model in this study indicate the existence of a significant positive relationship between the level of the loss-making companies' investment in capital assets and the probability of return on loss; the existence of a significant negative relationship between accounting conservatism level and the probability of profitability; as well as lack of relationship between special expenses (R & D, sales promotion, inventions and discoveries) and the probability of return on loss. The results from the final model test show the significant positive relationship between the probability of return on loss and abnormal return on shares of the companies. The main limitation of the current study is the lack of proper disclosure of some of the variables of this study by firms, including investing in specific costs in financial statements and notes as separate and distinct costs from other expenditures.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».