Examining Validity of Known Dividend Models in Indian Companies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract- Dividend declaration is considered as one of the key focus areas of the firm’s financial policy. The core of dividend policy includes the decision like whether to distribute profits to the shareholders in the form of dividend or to retain. The dividend decision, one of the widely researched topics, yet named as dividend puzzle, has been a center of attraction for the past number of decades. The outcome of the past researches has resulted in development of number of models trying to explain the dividend behavior of the companies. Some of the well-known dividend models are: Lintner’s model, Brittain’s model, Watt’s model and Aharony’s and Swary’s model. Considering the importance of the models, an attempt has been made to study their applicability in Indian conditions. This study investigates whether these models can be used to explain Indian companies ’ dividend payments or not. 172 companies listed with BSE with continuous dividend payments from 2004-08 have been selected in four industrial sectors: Engineering, FMCG, IT and Textiles. The study bring forth that out of all the models, Lintner’s model does have a good fit in the selected Indian companies. Keywords- Dividend; Lintner’s model; Brittain,s model; Watts model; Aharony and Swary’s model 1.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».