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Répercussions de la <i>Pension Protection Act</i> de 2006 sur la valeur boursière

2010· article· fr· W1885252649 on OpenAlexvenueno aff
John L. Campbell, Dan S. Dhaliwal, WILLIAM C. SCHWARTZ

Bibliographic record

VenueContemporary Accounting Research · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les auteurs étudient les répercussions de la Pension Protection Act de 2006 (PPA 2006) sur la valeur boursière des actions. La PPA 2006 contient deux dispositions principales : 1) les entreprises doivent assurer la capitalisation intégrale de leur régime de retraite en sept ans (alors qu’une période de trente ans leur était auparavant accordée pour capitaliser 90 pour cent de leur passif au titre du régime) et 2) elles peuvent se prévaloir d’une déduction fiscale à l’égard des cotisations à concurrence de 150 pour cent du passif au titre du régime (alors que le plafond de la déduction était antérieurement de 100 pour cent). Une fois contrôlés l’incidence de la norme SFAS 158, les possibilités de croissance, le coût du financement externe et les autres informations publiées au cours de la période d’échantillonnage, les auteurs examinent les rendements anormaux des entreprises ayant un régime de retraite, à proximité des dates marquantes du processus législatif ayant menéà l’adoption de la PPA 2006. Premièrement, ils observent un rendement anormal moyen négatif de – 4,20 pour la période au cours de laquelle la PPA 2006 a fait l’objet d’un premier vote au Congrès. La capitalisation boursière de l’entreprise moyenne (médiane) de l’échantillon a enregistré un déclin de 310 millions de dollars (60 millions de dollars). Deuxièmement, les auteurs constatent que les répercussions sur la valeur boursière sont plus négatives dans le cas des entreprises présentant des passifs non capitalisés plus importants au titre du régime et devant faire face à des dépenses en immobilisations plus substantielles, alors que les entreprises dont les taux d’imposition marginaux sont plus élevés enregistrent des répercussions positives. Troisièmement, les auteurs ne relèvent aucun élément permettant d’affirmer que les répercussions sur la valeur boursière varient selon les différentes catégories de risque définies par la PPA 2006. Enfin, ils recensent un nombre appréciable de cas de blocage du régime au cours de la période soumise à l’étude. Les résultats sont plus marqués encore lorsque ces entreprises sont retirées de l’échantillon.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.053
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.278 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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