The Different Dividend Signaling Effect under Tax Deduction around Ex-Right Day: Evidence from Taiwan Stock Exchange
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».