Effect of Financial Reporting Quality on the Cost of Capital and Investment in China
Notice bibliographique
Résumé
Financial reporting helps reduce information asymmetry between external personnel and the internal members of the company.A high-quality financial reporting can help people better understand the company's business operations and financial performance and make the best investment decisions.Since the financial reports in the U.S. can reduce the cost of capital, the purpose of this paper is to look for the possibility that any financial reporting could have effects on Chinese companies.The data samples in this paper include thirty listed Chinese companies from 2000 to 2020.By comparing these Chinese companies' data, the statistics show that high-quality financial reporting could not reduce the cost of capital or bring more investment income to Chinese companies.This result may be due to language barriers and different investment habits.Moreover, the auditing system and reporting standards may vary for different listed companies in Asia and Europe.This paper will further analyze why the conclusion drawn from the U.S. companies' data may not apply to Chinese companies.In conclusion, using the initial public offering of equity securities (IPO), research, and analysis, financial statements have little impact on the cost of capital and investments.Also, due to the information asymmetry and different writers of prospectuses, the result from U.S. companies may not be applicable to Chinese businesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,025 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».