MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789422620 · doi:10.5539/ijef.v10n4p84

Dividend Policy in Tunisia: A Signalling Approach

2018· article· en· W2789422620 sur OpenAlexvenueno aff
Lotfi Taleb

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDividendDividend policyAbnormal returnStock exchangeEvent studyContext (archaeology)Financial economicsDividend yieldEconomicsMonetary economicsSample (material)Stock (firearms)BusinessFinanceBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study was to establish the stock price reaction to dividend announcements of firms quoted at the Tunisian Securities exchange (TSE). To do so, we develop a traditional event study. Two robust results emerge: First, when we observe the 196 announcements of dividends between years 1996-2004, the result is inconsistent with signaling theory, as long as, no abnormal return was observed on the announcement day (event period). Second, When the overall sample is divided into three sub-group (dividend increase, dividend-no-change and dividend), we observe a significant and abnormal return about -1.242 percent and -1.697 percent respectively on day D(t0-4) and D(t0+4) around the dividend announcement day (Dt0) only for the sub-group of firms that decreases their dividend. This result corroborates prior research in Tunisian context [Ben Naceur and al. (2006); Guizani and Kouki (2011)] that confirm, by using a different approach, the Lintner’s (1956) conclusions which states that Tunisian’ firms generally tend to avoid a dividend decrease (or cuts) and can constitute a supporting evidence of the dividend information content hypothesis in TSE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Economics and FinanceMême sujetCorporate Finance and GovernanceTravaux en français237 207