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Enregistrement W3193712676 · doi:10.5539/ibr.v14n9p94

Signaling Hypothesis and Size Anomaly in Indian Stock Market

2021· article· en· W3193712676 sur OpenAlexvenueno aff
Nagendra Marisetty, Pardhasaradhi Madasu

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDividendMarket capitalizationCapitalizationFinancial economicsStock marketEvent studyEconomicsEconometricsDividend yieldEfficient-market hypothesisSample (material)Stock (firearms)Monetary economicsAnomaly (physics)BusinessDividend policyFinanceBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dividend signaling hypothesis means that dividend change announcements send signals to the market about its prospects. Market capitalization anomaly or size effect means small-cap stocks variances and returns are different than the large-cap stocks. The sample was tested for dividend change announcement, and the sample was divided into large, medium, and small sample sizes based on the market capitalization of the stocks to test the size effect. Event methodology market model used to calculate the abnormal returns on the dividend announcement day. We found that dividends send signals to the market, and the market reacts positively to the dividend change announcements on event day (Aharony and Swary 1980, Litzenberger and Ramaswamy 1982, Dhillon and Johnson 1994, Below and Johnson 1996), but results may vary with the size of the company. Small-cap companies' variances are higher than the large-cap and mid-cap companies, and also small-cap variances are not equal to other variances results similar to Wong (1989), Bandara and Samarakoon (2002), Sehgal and Tripathi (2006), and Switzer (2010). Finally, we concluded that the dividend signaling hypothesis and market capitalization or size effect anomaly exist in the Indian stock market

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations4
Publié2021
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Résumé présentoui

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