Earnings Opacity and Closed-End Country Fund Discounts
Notice bibliographique
Résumé
Closed-end country funds are interesting in that they have two sets of prices for the same underlying assets—the net asset value (NAV) of the fund holdings as measured using the underlying firms’ stock prices in their home markets and the fund price at which the fund trades on a U.S. stock exchange. Utilizing the theoretical framework of information asymmetry in two separate markets for an identical asset, we find that the difference between the fund’s NAV and its trading price (i.e., the fund discount) is positively associated with the earnings opacity of the underlying companies. Such a positive association is consistent with the notion that U.S. investors face higher information acquisition and processing costs when compared with local investors, and therefore earnings opacity exacerbates the information disadvantage of U.S. investors, leading to a larger fund discount. We further show that the positive relation varies predictably with U.S. investors’ information acquisition and processing costs and with the extent to which host stock markets are segmented from the U.S. market. Specifically, we find that the positive relation between earnings opacity and fund discounts is weaker for those funds with more U.S. cross-listings in fund holdings, with underlying companies following financial reporting standards similar to U.S. standards, and with less segmented local markets.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».