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Enregistrement W3183410981 · doi:10.1080/09638180.2021.1945939

Do Foreign Cash Holdings Generate Uncertainty for Analysts?

2021· article· en· W3183410981 sur OpenAlexafffund
Michele Fabrizi, Elisabetta Ipino, Michel Magnan, Antonio Parbonetti

Notice bibliographique

RevueEuropean Accounting Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensConcordia UniversityCenter for Interuniversity Research and Analysis on Organizations
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésCash flow forecastingCashBusinessMultinational corporationEarningsOperating cash flowCash flowCash flow statementCash managementCash and cash equivalentsSubsidiaryMonetary economicsCash conversion cycleAccountingFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines whether foreign cash holdings increase the complexity of analysts’ forecasting tasks, thereby affecting their earnings forecasts’ properties. In forecasting future earnings, analysts face uncertainty in understanding the firm’s economic situation, especially if cash is held by foreign subsidiaries – given that it may be subject to investment inefficiencies. The lack of disclosure about foreign cash makes it difficult for analysts to anticipate and fully incorporate in their estimates the negative performance consequences of foreign cash holdings. Using a sample of U.S. multinational corporations and estimating their foreign cash holdings, we show that a firm with an average level of estimated foreign cash to total assets has a 12.5% higher forecast error and a 13.7% higher forecast dispersion (relative to firms without foreign cash). Moreover, we document that estimated foreign cash is negatively associated with future performance and that, in the presence of large amounts of foreign cash, financial analysts issue more optimistic forecasts. Cross-section analyses show that estimated foreign cash holdings affect analysts’ forecasts to a larger extent in the absence of disclosure, consistent with the idea that the lack of disclosure restricts financial analysts’ ability to fully incorporate in their estimates the effect of foreign cash.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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