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Publicação

Value relevancy of revenues and earnings in explaining the market capitalization of American software companies

datacite.subject.fosCiências Sociais::Economia e Gestãopt_PT
dc.contributor.advisorGupta, Jyoti
dc.contributor.authorFerreira, Rui Pedro Malafaia Salgueiro
dc.date.accessioned2023-04-18T13:50:37Z
dc.date.available2023-09-13T00:30:22Z
dc.date.issued2022-10-18
dc.date.submitted2022-09
dc.description.abstractThis paper introduces univariate regression models with the aim of understanding how key Revenues and Earnings variables explain the valuation of American-listed Software companies, building on findings from previous research. Companies are divided into three samples – Small, Medium and Large – according to their Market Capitalization. Cross-sectional data are regressed using 5-year time windows from 2000 to 2019, as well as 2-year periods from 1998 to 2021. Additionally, three other variables – (1) dummy variable distinguishing positive from negative EBITDA companies, (2) dummy differenciating firms with a Net Cash from a Net Debt position, and (3) a market-based explanatory variable – are included in three further multivariate models in order to understand how they interact with the two main variables. We find that while Revenues is always value relevant in all time windows and throughout time, there are four occasions where Earnings is not value relevant in explaining the value of Software companies. Also, apart from the occasion of two time periods, Revenues is more effective than Earnings in explaining the value of Software firms. Both the explanatory power of these variables and the relevancy of the inclusion of new ones in multivariate models are highly dependent on the time horizon and period.pt_PT
dc.description.abstractEsta tese inclui modelos de regressão linear com o intuito de estudar a forma como variáveis fundamentais de performance financeira da empresa, tais como Volume de Negócios e Resultados, podem explicar a valorização de empresas de Software cotadas em bolsas americanas. As empresas são divididas em três amostras – Pequena, Média e Grande – conforme a sua capitalização bolsista. Uma amostra de dados cross sectional é regredida com recurso a janelas temporais de 5 anos, entre 2000 e 2019, bem como outras de 2 anos, desta feita entre 1998 e 2021. Adicionalmente, são introduzidas outras três variáveis – (1) variável dummy que distingue empresas de EBITDA negativo das outras, (2) variável dummy que diferencia empresas com posição líquida de caixa de empresas com posição líquida de dívida, bem como (3) uma variável explicatória de mercado – que permitem analisar a sua interação com as variáveis principais, Volume de Negócios e Resultados. Descobrimos que enquanto o Volume de Negócios é sempre relevante em todas as janelas temporais e ao longo do tempo, há quatro ocasiões nas quais os Resultados não constituem uma variável relevante para explicar o valor das empresas de Software. Com a exceção de dois períodos, o Volume de Negócios é uma variável mais impactante do que os Resultados aquando da determinação do valor de empresas de Software. Tanto o poder explicatório destas variáveis como a relevância da inclusão de novas variáveis em modelos multivariados estão bastante dependentes do período e do horizonte temporal.pt_PT
dc.identifier.tid203133455pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.14/40867
dc.language.isoengpt_PT
dc.subjectSoftware companies valuationpt_PT
dc.subjectTime-variabilitypt_PT
dc.subjectMarket capitalizationpt_PT
dc.subjectFinancial indicatorspt_PT
dc.subjectRevenuespt_PT
dc.subjectEarningspt_PT
dc.subjectEBITDApt_PT
dc.subjectNet Debtpt_PT
dc.subjectNegative EBITDApt_PT
dc.subjectUnivariate regression analysispt_PT
dc.subjectMultivariate regression analysispt_PT
dc.subjectLog-linear modelpt_PT
dc.subjectValorização de empresas de softwarept_PT
dc.subjectVariação temporalpt_PT
dc.subjectCapitalização bolsistapt_PT
dc.subjectIndicadores financeirospt_PT
dc.subjectVolume de negóciospt_PT
dc.subjectResultadospt_PT
dc.subjectDívida líquidapt_PT
dc.subjectEBITDA negativopt_PT
dc.subjectAnálise de regressões univariadapt_PT
dc.subjectAnálise de regressões multivariadapt_PT
dc.subjectModelo log-linearpt_PT
dc.titleValue relevancy of revenues and earnings in explaining the market capitalization of American software companiespt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameMestrado em Finançaspt_PT

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