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Enregistrement W4399626380 · doi:10.1142/s2424786324500087

Information transparency and stock sentiment beta: Evidence from China

2024· article· en· W4399626380 sur OpenAlex
Jian Wang, Jiatuo Xu, Xiaoting Wang, Ting Liu, Jun Yang

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesLiaoning Revitalization Talents ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAccrualTransparency (behavior)Stock (firearms)Corporate governanceEarningsBusinessEndogeneityEconomicsMonetary economicsAccountingEconometricsFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stock returns demonstrate different levels of sensitivity to marketwide sentiment fluctuations. Previous studies argue that stock sentiment risk is caused by information opacity and that companies lacking information transparency tend to be young, small, paying no dividend, volatile, and fast growing. However, little direct evidence exists regarding the impact of information transparency on stock sentiment sensitivity/beta. This paper contributes to fill this gap by employing proximate measures of information transparency: quality of accruals and earnings, and accuracy of analyst forecast. Empirical results validate that information transparency indeed helps curb stock sentiment beta. Such an impact is more pronounced during periods of low market sentiment when irrational investors are mostly sidelined. Two mediating factors are identified: noise trading and stable institutional shareholding. Additionally, improving information transparency on corporate governance also constrains stock sentiment sensitivity. Our results are robust to alternative measures and the endogeneity concern.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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