Firm Factors and Share Returns of Secondary Equity Offers at Nairobi
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an empirical analysis of the effect of firm factors namely size, profitability, leverage and shareholding structure on share returns of secondary equity offers at Nairobi Securities Exchange in Kenya. An event study employing the market model determined share returns of 52 bonus issues and 28 rights issues announced between January 2006 and December 2015. Multivariate linear regression analysis established the effect of size, profitability, leverage and shareholding structure on share returns of secondary equity offers obtained from the event study. The results of the event study indicate that secondary equity offer announcements had a significant positive effect on share returns and thus investors increased their wealth during the event period. The results of multivariate linear regression analysis revealed that profitability and shareholding structure had a significant positive effect on share returns, size had a significant negative effect on share returns while leverage did not affect share returns. The study recommends investors to participate in secondary equity offers of small sized profitable companies with a high proportion of institutional investors because they will realize positive share returns and increase their wealth. The study further recommends management of small sized and profitable companies with a high proportion of institutional investors to raise capital through secondary equity offers as this will increase their market capitalization. The Capital Markets Authority and Nairobi Securities Exchange should consider size, profitability and shareholding structure when screening companies seeking approval to raise capital through secondary equity offers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».