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Enregistrement W3122761064 · doi:10.1111/j.1911-3846.2011.01154.x

Accounting Quality, Stock Price Delay, and Future Stock Returns*

2011· article· en· W3122761064 sur OpenAlexaffvenue
Jeffrey L. Callen, Mozaffar Khan, Hai Lu

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccounting information systemStock (firearms)Restricted stockEconomicsValuation (finance)Equity (law)Cash flowCost priceStock priceBusinessFinancial economicsAccountingStock marketEconometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In frictionless capital markets with complete information and rational investors, stock prices adjust to new information instantaneously and completely. However, a substantial body of research studies information imperfections such as asymmetric information and incomplete information. Information imperfections potentially hinder timely price discovery and are likely associated with delayed stock price adjustment to information. Our first research question therefore is whether the quality of accounting information (or “accounting quality”) is one such information imperfection that is associated with cross‐sectional variation in stock price delay. We define accounting quality as the precision with which financial reports convey information to equity investors about the firm’s expected cash flows. Poor accounting quality is likely associated with higher expected returns through uncertainty about stock valuation parameters and incomplete information. Our second research question therefore is whether the accounting quality component of price delay is associated with higher future stock returns. Consistent with our hypotheses, the results show that poor accounting quality is associated with delayed price adjustment and higher future stock returns. Thus, accounting quality plays a role in timely stock price discovery.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations218
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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