Bibliographic record
Abstract
L'objectif de cette étude est d'examiner le marché des rachats d'actions au Canada et d'évaluer la performance à court et à long terme suite à l'annonce des programmes de rachats d'actions ordinaires par les entreprises canadiennes pour la période de janvier 1999 à décembre 2004. Notre analyse des programmes de rachats d'actions versus la distribution des dividendes, révèle que l'activité des rachats d'actions au Canada a connu une profonde transformation durant les 19 dernières années. Dans un deuxième volet, nous estimons la performance anormale en utilisant deux approches: une approche en temps événementiel et une approche en temps calendaire. Premièrement, on estime la performance anormale des titres en utilisant la méthode des rendements anormaux cumulés (approche en temps événementiel). Nous constatons que la performance anormale est de 0,89% et statistiquement significative au niveau de 5% sur une période de (0; 2) jours suivant la date d'annonce. Autrement dit, le marché boursier canadien réagit positivement sur une courte période suite à l'annonce des rachats d'actions ordinaires. Deuxièmement, nous analysons la performance des rachats d'actions à moyen et long terme en utilisant les rendements anormaux cumulés, le modèle à trois facteurs de Fama et French (1993) et le modèle de Carhart (1997) (approche en temps calendaire). Nous constatons un rendement anormal positif jusqu'à la troisième année de l'annonce. Par ailleurs, notre analyse par facteurs, montre que la contre-performance des rachats d'actions touche essentiellement les entreprises de croissance et celles des industries du commerce de détail et des services. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Rachats d'actions, Performance anormale, Approche calendaire, Approche événementielle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".