Cluster analysis of share price: How firm characteristics relate to accounting metrics
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to improve our understanding of the relationship between share price and accounting information. Much of the literature utilizes the earnings number to reflect firm value. However, the revenue number seems more relevant for high tech firms (Xu, Cai, & Leung, 2007), and cash flow figures are more informative for internet companies (Romanova, Helms, & Takeda, 2012). We build on this notion that share price may map out to different accounting numbers for different firms. We collect 629 accounting metrics for 3,365 firms in the U.S. and estimate their correlation with the firms’ share price. We analyze these correlations and find that many firms exhibit a low correlation between share price and earnings. Other accounting numbers are important for these firms, including book value of net assets, retained earnings, stock options, gain or loss items, special or non recurring items, and dividend rates. We are curious to learn what causes firms to anchor onto different metrics, therefore perform a cluster analysis to group similar firms together along three key accounting metrics. We examine the composition of each cluster and find that capital structure, dividend patterns, the persistence of operations, age, and industry can influence which accounting number is correlated with firm value. We encourage other researchers to continue this exploration as there are many interesting questions to answer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».