MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401233979 · doi:10.5430/ijfr.v15n3p33

The Impact of Political Contributions and Election Bets on Abnormal Stock Returns and Shareholder Equity in Taiwan's Presidential Elections

2024· article· en· W4401233979 sur OpenAlexvenueno aff
Ai-Chi Hsu, Jinglong Yu, Tse-Mao Lin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvent studyPoliticsEquity (law)ShareholderStock (firearms)Presidential electionEconomicsFinancial economicsPresidential systemShareholder valueMonetary economicsCorporate governanceFinancePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been extensive research in the field of political campaign financing. The theoretical discussions on political campaign expenditures and donations, as well as the corresponding empirical results, remain controversial. This study aims to explore the relationship between political contributions and political connections, particularly the intriguing relationship between political contributions and the value of donating companies. Using event study methodology, the study examines the impact of election events on the short-term Cumulative Abnormal Returns (CAR) of company stock prices. Additionally, the study equations research hypotheses and constructs a multiple regression model, adjusting for corporate characteristic parameters and econometric parameters, to investigate the effects of the Political Connections Index (PCI) and Election Betting Results on the long-term corporate value of companies that donate political contributions. Insights can be provided on the impact of corporate political contributions and election betting results on short-term cumulative abnormal returns and the long-term efficiency of corporate shareholder equity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
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)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,375 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Financial ResearchMême sujetPolitical Influence and Corporate StrategiesTravaux en français237 207