Financial Factors Affecting Price-to-Earnings Ratios in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study is to ascertain which financial factors affect the price-to-earnings ratios of Canadian firms. Methodology: A sample of 578 Canadian firms, across 11 industries, listed on the Toronto Stock Exchange during 2011 to 2018 is examined. Stock prices and financial statements accounts data is collected from S & P Capital IQ. We compute 27 financial factors to use as independent variables to regress on the price-to-earnings ratio dependent variables employing the Statistical Package for Social Sciences (SPSS) utilizing the software program’s forced, forward, and backward selection methods. Robustness tests are conducted using alternative dates (after the fiscal year end) to discover which model of financial factors best explains the forward price-to-earnings ratio as well as other statistical methods such as analysis of variance. Results: We find a unique model for each of the 3 models based on the forward price-to-earnings ratio date. The financial factors that explain each of the dates after the end of the fiscal year (1 month, 2 months, and 3 months) are the 4 variables: net profit margin, return on investment, total asset turnover, and the natural logarithm of the total assets. For model 3 (1 month after fiscal year end), in addition to the previous 4 factors, the dividends per share is part of the regression equation. All 3 models have strong statistically significant results at an alpha level of one percent. Further, industry effects are deduced and presented. Unique contribution to theory, policy, and practice: The results are unique to a Canadian sample of firms post- International Financial Reporting Standards (IFRS) adoption. Companies can utilize the empirical findings to manage their financial performance to maximize their price-to-earnings ratio. A product of a firm’s higher price-to-earnings ratio is a lower cost of capital which expands the corporation’s investment opportunities. Investors can apply this research to develop investment strategies hinged on price-to-earnings ratios to augment investment returns.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».