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Enregistrement W4308196399 · doi:10.3390/jrfm15110509

The Different Dividend Signaling Effect under Tax Deduction around Ex-Right Day: Evidence from Taiwan Stock Exchange

2022· article· en· W4308196399 sur OpenAlexvenueno aff
Hsing-Hua Hsiung, Juo-Lien Wang, Hongwei Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDividendDividend policyMonetary economicsCapital gains taxDividend taxDouble taxationEconomicsStock exchangeAbnormal returnFinancial economicsTransaction costTax creditTax policyBusinessTax reformAd valorem taxFinanceState income taxMarket economyPublic economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dividend tax policy is one of the important tools of government taxation. Observing the dividend tax policy and the behavior of stock prices around ex-rights will not only shed light on investment strategies, but also give us a clearer understanding of the microstructure of the capital market. Taiwan went through dividend tax policy and National Health Insurance (NHI) supplementary premium changes from 2014 to 2016. Therefore, this paper adopts the event study method to conduct empirical research on this major event period. The research conclusion points out: (1) During the research period, the company studied had a positive cumulative abnormal return before and on the ex-right day, and there was a negative cumulative abnormal return after the ex-right day. (2) When the tax reduction effect is more favorable to investors, there will be only a positive relationship with positive abnormal returns. (3) There is no statistical significance between the dividend tax reform policy and the negative abnormal return after ex-rights. The empirical results of this paper can help to better understand the pricing process of stocks by market microstructure systems such as dividend tax policies and help build a more stable stock market transaction structure. On the other hand, investors and companies can also gain their own investment or dividend policy inspiration from this research.

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)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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