Informational Value of Dividend Initiations: Impact of Cash Dividends on Share Prices of Manufacturing Companies in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
The shareholder wealth consists of dividends and capital gains. The former is considered to be risk averse, whereas the latter is perceived to be risky. The risk return trade-off in these two returns drives the investor preference. The objective of a for-profit organization is to maximize shareholders’ wealth, however, disbursing dividends may not always be in the best interest of shareholders. Theoretically, retained earnings increase share prices as firms have more funds to be invested. The objective of the study is to measure the stimulus of cash dividends on share prices. We conduct empirical analysis based on data relating to companies listed on the Colombo Stock Exchange (CSE) under the manufacturing sector. As we show in our literature review, in order to reduce the risk of obtaining spurious results, this analysis requires the use of advanced modelling techniques allowing to model non-stationarity of time series, as well the presence of control variables and lagged variables. The novelty of our study is in the use of advanced modelling and data visualisation techniques (including the ‘xdPlot’ dataviz framework recently proposed by the authors), especially in application to CSE data. We conduct a thorough exploratory data analysis (EDA) aiming to spot data anomalies and initiate appropriate data transformations. Given the results of EDA and the nature of the data available, we select the Arellano-Bond estimator as the most adequate method for regression analysis. Market Price per share (MPS) termed as the dependent variable, whereas Dividend per Share (DPS) is viewed as the independent variable. The results validated theoretical literature such as signaling effect and bird in hand theory, but questioned some previous empirical studies. The study validated cash dividends as stimulus to investors given the positive relationship between DPS and MPS.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».