Liquidity, investor sentiment and price discount of SEOs in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to empirically test whether stock liquidity and investor sentiment have interactive effects on seasoned equity offers (SEOs) price discounts in Australia. Design/methodology/approach – The authors focus on the implicit cost borne by firms when issuing seasoned equity capital. This cost is measured as the relative difference between the SEO offer price and the last close price prior to the announcement of the issue. The primary measure of investor sentiment is a composite index constructed similar to that in Baker and Wurgler (2007). Findings – The results show that, in periods of deteriorating investor sentiment, the increase in SEO price discounts for firms with illiquid stocks is larger than the corresponding increase for firms with liquid stocks. This suggests that, as sentiment wanes, investors become even more concerned about illiquidity, leading to even greater required compensation for holding illiquid assets. The authors find that information asymmetry is positively related to SEO price discounts but this relation is not affected by changing investor sentiment. Research limitations/implications – Collectively, the empirical results provide support for the argument that price discount of SEOs represents compensation to investors for bearing costs associated with illiquidity. The results also lend some support to the behavioural argument that pricing of equity offers is dependent upon investor sentiment, particularly for firms with illiquid stocks. Practical implications – The ability for firms to raise capital in a cost-effective manner is critical for firm growth and stability. Investors require compensation for bearing the costs of illiquidity of their investments in equity. Accordingly, firms need to be conscious of their stocks’ existing liquidity and its influence on the cost of raising additional capital which, in turn, affects their operational stability and investment opportunities. Social implications – Ultimately, the implications of this study will assist firms in capital-raising decisions, investors in making portfolio investment decisions, and investment banks in setting offer prices on equity issues. Originality/value – To the best of the authors’ knowledge, this is the first study to examine the interaction between investor sentiment and SEO price discounts in Australia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».