Regulation and the financial performance of Canadian agribusinesses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate the relationships between regulatory changes, returns on equity and stock market valuations for Canadian food and non‐food agribusinesses. Design/methodology/approach Two empirical approaches are employed. First, an event study is used to evaluate the impact of official regulatory announcements on the stock market valuations of selected Canadian agribusinesses. Next, an approach introduced by Mishra et al. using the Du Pont expansion is applied to investigate the effect of regulations on firms' accounting profits. Data on Canadian food and non‐food agribusinesses are collected from Bloomberg, Thompson One Banker and SEDAR. Findings The event study demonstrates that official regulatory announcement dates do not correspond with abnormal stock market returns for Canadian firms, while the Du Pont model yields mixed evidence with respect to their accounting profits. Research limitations/implications This paper only considers publicly traded companies. As a result, survivorship bias may exist. Future research should include privately held and cooperative firms. Social implications Food regulations can influence firm profits and shareholder wealth, so understanding how government actions influence agribusiness is important when considering the total costs of current and future food policy. Originality/value The interaction between policy and the financial performance of Canada's publicly traded agribusinesses is an under‐researched area and no studies have examined Canadian data. The results of this study are valuable to both policy makers and researchers.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».