How Important are Dividend Signals in Assessing Earnings Persistence?
Carsten Homburg,
Christian Müller and
Julia Nasev
Contemporary Accounting Research, 2018, vol. 35, issue 4, 2082-2105
Abstract:
We build and test a Bayesian model that shows how investors revise their earnings persistence expectations after dividend announcements. When dividend changes confirm preceding earnings changes, our model predicts inverse u‐shaped investor revisions conditional on the prior expectations for noisy dividend signals. As the dividend signal becomes more informative, our model predicts that investor revisions will become more skewed converging to a monotonically decreasing relation for perfectly informative dividend signals. When dividend changes contradict preceding earnings changes, our model predicts u‐shaped investor revisions. In empirical tests, we find results generally consistent with our model predictions. Quelle est l'importance de l'effet de signalisation des dividendes dans l’évaluation de la persistance des résultats ? Les auteurs élaborent et testent un modèle Bayesien indiquant comment les investisseurs révisent leurs attentes quant à la persistance des résultats après la publication d'information relative aux dividendes. Lorsque les modifications qu'affichent les dividendes confirment les fluctuations de résultats précédentes, le modèle prévoit une fonction de révision des attentes des investisseurs en forme de U inversé, subordonnée aux attentes antérieures, en situation de signaux brouillés relatifs aux dividendes. À mesure que ces signaux deviennent plus riches en information, le modèle prévoit une fonction de révision des attentes des investisseurs plus asymétrique, tendant vers une relation monotone décroissante jusqu'en situation d'information parfaite livrée par les dividendes. Lorsque les modifications qu'affichent les dividendes infirment les fluctuations de résultats précédentes, le modèle prévoit une fonction de révision des attentes des investisseurs en forme de U. Dans l'ensemble, les résultats des tests empiriques corroborent les prévisions du modèle.
Date: 2018
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https://doi.org/10.1111/1911-3846.12443
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