Do Accruals Drive Firm-Level Stock Returns? A Variance Decomposition Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper extends the variance decomposition framework of Campbell (1991), Campbell and Ammer (1993) and Vuolteenaho (2002) to address the relative value relevance of accrual news, cash flow news and expected return news in driving firm-level equity returns. The extension is based on the Feltham-Ohlson (1995, 1996) clean surplus relations. Using three models, this study shows that all three factors, accruals, cash flows and expected future discount rates are value relevant. Moreover, accrual news is found to significantly dominate expected-return news in driving firm-level stock returns. Operating income news is also found to significantly dominate both expected-return news and free cash flow news in driving firm-level stock returns. Furthermore, after splitting net income into cash flow and accrual earnings components in the Vuolteenaho (2002) model, accrual earnings news and cash flow earnings news are found to equally drive firm-level stock returns and to dominate expected-return news. Further disaggregation of the data yields some evidence that accrual earnings news is a more important factor than cash flow earnings news in driving current stock returns. Overall, the three models indicate that changes in expected future accruals are a primary driver, if not the primary driver, of current stock returns.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».