Comparative Analysis of Earnings Rate, Retention Rate, and Dividend Yield as Determinants of Capital Growth
Notice bibliographique
Résumé
This work compares the effect of earnings rate, retention rate, and dividend yield on the capital growth of Nigeria’s emerging and large companies. The study begins with a detailed characterization of emerging companies in the Nigerian context, then, an extensive review of both theoretical and empirical studies surrounding dividend policy. Thereafter, three contextual arguments or positions were identified to provide the framework for divergence or convergence with the outcome of this work. The variables were also specified as follows: growth in equity capital (GEC), earnings rate (ER), retention rate (RR), and dividend yield (DY). Two procedures were adopted: z-test of two means, aimed at providing additional basis for predicting the outcome of our estimates. To do this, ten years time series data were collected from the annual financial reports of ten emerging and twenty large companies quoted on the Nigeria Stock Exchange, thus, pooling 100 data items for emerging companies and 200 data items for large companies. Then, the means of the respective variables for each size of company were compared, particularly, to establish any significant growth pattern explained later in the second procedure. The second procedure involves specification of panel data regression model with random effect, one for each of the two classes of companies. The results show statistically significant and consistent differences between the two categories of companies in the means of GEC and ER. Secondly, for the emerging companies, only RR significantly contributed to changes in GEC. Thirdly, for the large companies, none of the independent variables significantly explained changes in GEC. It was concluded that the study did not demonstrate any pattern in dividend/retention behavior in emerging or large companies that is consistent with any of dividend policy positions, leading us to conclude that no single dividend policy magic wand is a recipe for all managers at all times.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».