PERHAPS EVA DOES BEAT EARNINGS—REVISITING PREVIOUS EVIDENCE
Notice bibliographique
Résumé
In two articles, the first published in 1997 in the Journal of Accounting and Economics and the second in 1999 in this journal, Gary Biddle, Robert Bowen, and James Wallace presented evidence that reported earnings are more closely related than EVA to marketadjusted stock returns– in other words, that earnings are more “value relevant” than EVA. These papers, which are among the most widely cited in finance and accounting, fundamentally affected perceptions about the importance of EVA as a measure of corporate performance. The current article addresses a simple question: Do the Biddle, Bowen, and Wallace results continue to hold for a different set of companies, a different time period, and a different market? The authors first examined updated EVA information for different companies in the same time period examined in the Biddle, Bowen, and Wallace study. They then looked at a more recent time period (1995–1999) and a different market (the Canadian stock market), and found in all cases that “EVA has greater power than earnings in explaining marketadjusted stock returns.” Their findings validate the widespread corporate acceptance of EVA as a management tool.
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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 | 0,017 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».