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Enregistrement W3200896927 · doi:10.5539/ijef.v13n10p139

Dividend Announcements and Market Trends

2021· article· en· W3200896927 sur OpenAlexvenueno aff
Nagendra Marisetty, M. Babu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDividendMarket capitalizationDividend policyStock marketFinancial economicsDividend payout ratioDividend yieldEvent studyEconomicsBusinessSample (material)CapitalizationMonetary economicsStock (firearms)Finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research primarily aims to study the impact of dividend announcements on the stock price of companies listed in the Indian stock market. Incidental to the study, it is necessary to understand whether the market trends have any role in affecting the changes in share prices due to dividend announcements. The companies listed on the stock market are diverse in terms of the industry, market capitalization, and performance. We analyze the S&P BSE 500 index stocks, which declare cash dividend every year without fail for ten years from 2008 – 17. Total 1755 sample was tested for dividend announcement and sample divided into large, medium, and small sample sizes based on the market capitalization of the stocks to test the market trend effect. Event methodology market model used to calculate the abnormal returns on the dividend announcement day. The present research study examined the impact of dividend announcements on stocks in the Indian stock market. The results observe in twenty-four times based on market capitalization wise and market trend-wise dividend announcements. The results of the study are not the same for all dividend announcement observations. The study found positive abnormal returns on event day in most of the dividend announcement observations and it is similar to Litzenberger and Ramaswamy (1982), Asquith and Mullins Jr (1983), Grinblatt, Masulis, and Titman (1984), Chen, Nieh, Da Chen, and Tang (2009) and many previous research results studied in major developed stock markets and emerging stock markets. Full sample, large-cap, and small-cap final dividend average abnormal returns are positively significant only in bull market trend (period 2) similar to Below and Johnson (1996) and other market trends final dividend announcement abnormal returns are positive in most of the observations, but returns are not significant. Average abnormal returns are sensitive to market trends, especially abnormal small-cap returns more vulnerable to market trends.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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