The inverse hockey stick effect: an empirical investigation of the fiscal calendar’s impact on firm inventories
Notice bibliographique
Résumé
We empirically investigate how manufacturers’ inventory decisions relate to the fiscal calendar. Although optimal firm inventories should depend on demand and supply, we find that the artificial accounting construct of the fiscal year frequently drives inventory dynamics. In an effort to manage earnings and cash flows (CFs) towards the fiscal year-end (FYE), firms significantly reduce their inventories in the fourth fiscal quarter only to increase their inventories in the next fiscal year. Using a sample of 4877 US manufacturing firms for the period 1990–2010, we find that inventories are 3.9–6.0% lower on average in the fourth fiscal quarter. In the analysis, we control for inventory theory-related factors that have been identified in prior literature. Because this pattern is the inverse of that observed for sales, we refer to this phenomenon as the inverse hockey stick effect. The effect holds for all three individual inventory types: raw materials, work in progress and finished goods. We find that inventory reductions in the fourth fiscal quarter are particularly substantial if firms have an incentive to beat CF targets. In contrast to our expectations, we do not find evidence that financial distress links to inventory reductions at the FYE.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| 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 | 0,001 | 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 ».