Accruals Quality, Stock Return Seasonality, and the Cost of Equity Capital: International Evidence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mashruwala and Mashruwala (2011) argue that inconsistent earlier findings regarding whether accruals quality (AQ) is priced in equity markets (Core, Guay, and Verdi 2008; Kim and Qi 2010) may be explained by seasonality in returns deriving from tax‐loss selling. Finding no evidence of annual AQ premia for U.S. firms, Mashruwala and Mashruwala report that significant monthly premia concentrate in January, with the remainder of the year demonstrating negative or insignificant returns to AQ and attribute this strong seasonality to tax‐loss selling by investors, rather than information risk. However, the end of the tax year for U.S. investors coincides with the calendar year and the financial year for the majority of firms, which may suggest alternative explanations for seasonal variation in returns. We extend Mashruwala and Mashruwala's study, using an international sample including countries where incentives for tax‐loss selling exist, but in which the standard tax and financial years differ (Japan and the United Kingdom), and where the tax and financial years conclude in a month other than December (Australia), as well as employing a longer U.S. sample. We find some evidence of an AQ premium in the United States, which although dominated by January returns, remains significant annually. However, these findings are sensitive to the inclusion of low price stocks and the choice of asset pricing test. In Japan, the United Kingdom, and Australia we document consistent evidence that an AQ premium exists on average throughout the year, and in samples excluding the first month of the tax year. The sensitivity of our U.S. results to the January period may reflect the conflation of numerous seasonal influences on returns, not all of which necessarily reflect mispricing.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».