The Role of “Other Information” in the Valuation of Foreign Income for U.S. Multinationals
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we examine investors' valuation of the domestic and foreign components of total earnings after controlling for information beyond current earnings. Our sample consists of U.S. multinationals during the 1985-2002 period. In a prior study, Bodnar and Weintrop (1997) find that investors place a higher weight on foreign earnings than on domestic earnings in valuing securities, and that this finding can be explained in part by the higher growth opportunities in foreign markets. While this explanation is intuitively appealing, other possible explanations include the varying importance of information other than current accounting earnings in pricing securities and the possible misspecification of their model. One potentially important source of other information is information contained in revisions of analysts' forecasts of future (abnormal) earnings and terminal values. Excluding this information from the regression specification potentially leads to a correlated omitted variables problem. In this paper, we use the Liu and Thomas (2000) proxy for “other information,” which is derived from analysts' revisions of near-term and long-term earnings forecasts and discount rate changes. Including the “other information” variable greatly improves the explanatory power of the returns—earnings regression. Consistent with our predictions, we find that the bias resulting from excluding other value-relevant information has a greater effect on foreign earnings than on domestic earnings. Foreign earnings are no longer incrementally value relevant when we control for “other information.”
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».