The Effects of Corporate Financial Disclosure on Stock Prices: A Case Study of Korea’s Compulsory Preliminary Earnings Announcements
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effects of Korea’s compulsory preliminary earnings announcements on stock prices using individual corporate financial disclosure data. Korea’s compulsory preliminary earnings announcements are similar to the US’s fair disclosures in that they are preliminary settlement disclosures. Disclosure regulation aims to prevent insider trading and resolve information asymmetry among investors by promptly disclosing unconfirmed internal settlement information prior to an external audit. The disclosure of such changes in profit or loss is generally expected to affect stock prices. Many studies have analyzed the relationship between accounting profit disclosure and stock prices, but most have focused on the relationship between net profit disclosure and stock price without considering other disclosure information such as sales and operating profit. In addition, previous studies analyzed the information effect of accounting profits based on annual reports, which are based on analysts’ predicted values and limited datasets. This study investigates the impact of Korea’s compulsory disclosure on stock prices through a multiple regression analysis, considering three types of accounting information, including sales, operating profit, and net profit, based on actual announcement data and daily trading volumes. The effect of corporate financial disclosure might vary with stock market type and industry sector. For this reason, we analyze the relationship between financial disclosure and stock prices for different stock market types and industry sectors. Results show that sales information affected KOSPI-listed companies’ stock prices, and operating profit information affected KOSDAQ-listed companies’ stock prices. In terms of financial market efficiency, the results show weak-form efficiency for both the KOSPI and KOSDAQ markets in general. However, this implies that there is still information asymmetry in sales information for the KOSPI, which consists of large and valued stocks and is not completely efficient, whereas information asymmetry might occur in operating profit information for the KOSDAQ, which consists of relatively small-to-medium innovative growing companies. In addition, results show that operating profits affect manufacturing industries’ stock prices, and that trading volumes significantly impact stock prices for all markets and industries.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».