Earnings Less Risk-Free Interest Charge (ERIC) and Stock Returns—A Value-Based Management Perspective on ERIC’s Relative and Incremental Information Content
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the relative and incremental information content of KPMG’s recently developed metric for shareholder value creation: earnings less risk-free interest charge (ERIC). We assess if ERIC has a better ability to predict stock returns than earnings, cash flow from operations (CFO), earnings before extraordinary items (EBEI), residual income (RI), or economic value added (EVA). We evaluate data from 214 companies listed on the U.S. Standard & Poor’s 500 Index from 2003 to 2012 (2354 firm-year observations). Similar to previous studies, we confirm that CFO and EBEI have the strongest association with stock returns in the short term, while EVA trails behind all other metrics. In terms of new findings, ERIC is the best predictor of stock returns over a 5-year period, as well as during times of crises (from 2009 to 2010). In this period, ERIC also adds incremental information content beyond that of EBEI. However, the low-short-/mid-term predictive ability of shareholder value metrics (EVA, ERIC) raises concerns regarding their reliable use in future research on shareholder value creation. We consequently propose a research agenda that focuses less on the measurement and more on the management of shareholder value.
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.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle