Investor Perception, Market Reaction, and Post-Issue Performance in Bank Seasoned Equity Offerings
Notice bibliographique
Résumé
Using a large sample of bank seasoned equity offerings (SEO) from 2002 to 2017, we first documented detailed descriptive statistics, and showed that nonperforming assets ratio, our primary measure of bank asset quality, reached the highest value immediately after the 2008 economic crisis, which also corresponds to a higher number of SEOs around these years because banks needed to recapitalize. The capital ratio, which is required to be at least at a minimum level (relative to risk-weighted assets) for banks by regulation, also increased after the economic crisis, which may be due to a higher requirement for banks as well as banks’ desire to hold more capital. The SEO announcement period abnormal stock-returns reached the lowest number around the economic crisis, as did the longer-run 6-month, post-SEO cumulative abnormal returns and buy-and-hold abnormal returns. Examining the differences between banks, we found, in both univariate and multivariate regression results controlling for other variables, that the bank capital ratio as at the time of the SEO announcement is significantly and positively associated with announcement period abnormal returns, while nonperforming assets ratio of the bank as at the time of SEO announcements is not. However, the nonperforming assets ratio as at the time of the SEO announcements had a significantly negative association with post-SEO, 6-month longer-run abnormal stock returns, while the capital ratio did not have any significant association. The nonperforming assets ratio as at the time of SEO announcement was also significantly and negatively related to bank return on assets 6 months and 12 months after SEO, while the capital ratio was not. Thus, investors appear to perceive a well-ingrained, well-publicized regulatory norm—the capital ratio—as indicative of value creation as at the time of bank SEO announcements, while loan asset quality, which may be relatively more opaque, may determine post-SEO 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».