Using Statistical Analysis to Investigate the Relevance of Accounting Information in Emerging Financial Markets: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive literature and numerous published work on the area of value relevance of accounting information, a major part of the studies have been conducted on large and developed capital markets. While there are a number of published articles in the area of value relevance of accounting information in developing markets, there is still a need to investigate more developing markets to see if there are similarities or different attributes of each market that could shed more light on the importance and usefulness of accounting relevance in developing markets. To study further the gap of accounting relevance in developing markets, this study investigates the relationship between the accounting information – represented in the financial ratios, F-Score, M-Score, in addition to market-related measures – and stock price represented in the ratio of Price to Book Value (PBV) per share and Price-Earnings (PE) Ratio. In order to shed light on the significant variables that affect the stock price in emerging markets, this study examines the cement sector in Saudi Arabia. The results of the study indicate that F-score, inventory turnover, current ratio, debt-to-equity ratio, return on assets, and average trading are significant determinants of PBV. Combined, they explain 75.1% of the variations in PBV. The study also shows that F-score and inventory turnover are significant determinants of PE. Combined, they explain 23.1% of the variations in PE.
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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 | 0,011 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».