Factors Influencing IPOs Pricing and Performance in Saudi Arabia: A Halal and Haram Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study is to determine the factors affecting underpricing behaviour of IPOs in Saudi stock market. A special interest is to study the effect of Shariah compliance of Saudi investors on the extent IPO underpricing. The paper uses multiple regression analysis on the IPOs data for Saudi Stock market from 2004 to 2017 with a total of 105 observations.The results show overwhelming evidence of underpricing of IPOs during the first day trading. The most important result of this piece of research is that investors positively respond to the IPOs with Shariah compliance and return is negatively affected by Shariah board. The results also show that the abnormal returns are driven by the demand side factors like oversubscription. Other findings of the study show that premium to face value, type of audit firms and underwriters, and Saudi stock market index are significant determinants of the underpricing of IPOs.The most important implication of this paper is that the existence of abnormal first day return in Saudi stock market shows the existence of market imperfections. By motivating the investors to invest in Shariah compliant IPOs, decreasing the element of uncertainty and ensuring information symmetry these abnormal returns can be normalized. The results show that Saudi society is partial towards Shariah compliant investment opportunities and the investors’ desire to avoid investments involving Haram activities can be used to reduce market imperfections.This paper identifies the important determinants of IPOs underpricing in Saudi stock market and sheds light on the effect of Shariah compliant firms on IPO underpricing. Keywords – IPOs, Underpricing, Shariah Compliance, Auditor, Stock Market, Saudi Arabia
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».