MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3125010181 · doi:10.1177/0148558x0602100104

The Impact of Intraday Timing of Earnings Announcements on the Bid-Ask Spread and Depth

2006· article· en· W3125010181 sur OpenAlexaboutno aff
Maarten Pronk

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Auditing & Finance · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsUnivariateBusinessStock (firearms)Consistency (knowledge bases)Multivariate statisticsAccountingStatisticsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Libby, Mathieu, and Robb (2002) investigate, among other things, the impact of intraday timing of earnings announcements on the bid-ask spread and depth for a sample of firms listed on the Toronto Stock Exchange. They document, in a univariate setting, that the spread is relatively wider and the depth lower after announcements declared during nontrading hours than after announcements released during trading hours. This study extends their research by (1) investigating earnings announcements declared by firms traded on the NYSE or AMEX, (2) addressing this issue in a multivariate setting, (3) exploring before-open and after-close announcements separately, and (4) analyzing the impact by half-hour interval. Interestingly, my results indicate, opposite to the findings by Libby, Mathieu, and Robb (2002), that the spread is relatively smaller and the depth higher after overnight announcements than after daytime announcements. These findings are robust to firm-specific factors, cross-listings, differences in the content of daytime and overnight releases, and intraday timing consistency. In addition, this effect occurs after before-open and after after-close announcements, and the analysis by half-hour interval reveals that the impact on the spread (depth) lasts for four (seven) trading half hours.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Accounting Auditing & FinanceMême sujetFinancial Markets and Investment StrategiesTravaux en français237 207