The Impact of Microeconomic Variables on Stock Return by Moderating of Money Supply
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to empirically investigate the effect of microeconomic variables on stock return with moderating role of money supply (MS). The selected microeconomic variables in this study are debt-to-equity ratio (DE), dividend per share (DPS), and quick ratio (QR). Firm size and book-to-market value are considered as controlling variables. The period of the study is from 2003 to 2012 and the sample population of this study is 300 companies listed on Kuala Lumpur Stock Exchange (KLSE). Secondary data were collected from DataStream International, financial annual reports, and the World Bank databank. Generalized least squares (GLS) technique was used to estimate the predictive regressions in form of multiple models of panel data sets. According to the findings, MS moderates the impact of DE and QR on stock return, but does not moderate the effect of DPS on stock return. Besides, MS moderates the impact of all selected predictors on stock return. The findings of this study further show that an increase in value of a firm’s debt relative to its equity would cause a decrease in the firm’s stock return. The results also indicate that firms with higher QR and DPS are likely to have a higher stock return. Overall, the findings of this research are consistent with Modigliani and Miller's capital structure theory, as well as Pecking Order and Bird In Hand theory. The findings of this study would be of interest to domestic and international investors, stockbrokers, board of directors, financial managers, and policy makers.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».