Examining the Effect of Stock liquidity on the Relationship between Stock Split and Stock Market Performance
Notice bibliographique
Résumé
The effect of stock liquidity on the relation between stock split and stock market performance is puzzling. This paper examines the factors that affect the relationship between stock split and stock market performance. The data are gathered from the Egyptian Stock Exchange listed companies, based on their market capitalization from all sectors in Egypt during 2010 to 2020. This event study employs multiple regression analysis. Liquidity is measured by volume and number of transactions. Announcement date is considered for stock split as independent variable. Also, firm size, split factor, Industry type as control variables have been tested in the model. The research is event study; The time window is based on twenty days and five days. Results indicate that liquidity as moderator is positively affect the relationship between stock split and stock market performance for five- and twenty-days’ time windows. A robustness check has been performed for every regression model. Showing significant effect of liquidity as moderator, measured by volume of transactions, on the relationship for the sample period between 2010 and 2019 for twenty days’ time window. Results support the easiness and enhancing the process of stock split. For example, Financial Regulator Authority could waive its approval for stock split to companies’ general assembly as the market would correct itself for disturbance in liquidity after stock split announcement. Also, Minimizing the number of companies that don't execute stock split affect the investors’ behavior which affects the relationship of stock split announcement and stock market performance.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».