As in Truong et al. (2012), firms a

As in Truong et al. (2012), firms are classified into two sub-samples, one with SUEAFi;q  0 and one with SUEAFi;q < 0. Mean implied volatilities for the two sub-sample firms that belong to a certain AQ decile are reported in Panel B of Table 3. In both panels of the Table, the reported t-stat and p-value refer to the test (under the null hypothesis) that the means of portfolios 10 and 1 are equal.
Findings from Table 3 Panel A clearly indicate a statistically significant tendency of implied volatility levels to increase as accounting quality decreases i.e., when both of our reported accruals quality proxies increase in value, indicating deterioration in accounting quality, regardless of whether firms have experienced a positive or negative earnings surprise (Table 3 Panel B). The observed trend is an almost linear increase as we move from portfolio 1 (highest AQ) to portfolio 10 (lowest AQ), for all time windows employed, while differences in mean volatility levels between the bottom and top portfolio are strongly statistically significant.
We then report on Table 4 portfolio means of at-the-money, short-term implied volatility changes Ds[x,y] = sx – sy over trading day intervals [x,y] relative to the sample firms’ quarterly earnings announcement date (day 0), over our sample period, for the same 10 accounting quality portfolios. Again, in Table 4 Panel A, we report mean values for average volatility metrics for all firms, while in Panel B, we repeat our analysis (for the AQDD metric only, for brevity) for the SUEAFi;q  0 and the SUEAFi;q < 0 sub-samples.
We observe from Table 4 Panel A a statistically significant trend for implied volatility to increase as AQ deteriorates before earnings announcements, for the 10 day window before the event. This result is also generally consistent for the 1 day window as well, although relevant patterns are not so smooth for AQ portfolios 1 to 4. At the same time, implied volatility is found to more strongly resolve as AQ worsens after the event, again for both 1 and 10 day post-event windows. All trends observed in Panel A are almost in every case confirmed for firms experiencing positive and negative earnings surprises in Table 4 Panel B, indicating that information risk results in distinct behavior patterns for IV around earnings announcement, regardless of whether good vs. bad news are reported. Overall, earnings announcements are observed to have a decreasing influence on volatility as AQ deteriorates, judging from differences in implied volatility changes between high and low AQ portfolios for time windows surrounding the event (
1,+1 days and
10, +10 days).
As the almost-linear association between information risk(accounting quality)and implied volatility around EA days that we observe in Tables 3 and 4 (regardless of whether firms reported good or bad news about their earnings to market participants) could be partly due to business risk(economic performance), and in order to completely isolate the effect of investor uncertainty about firms’ expected economic performance, from uncertainty solely arising from the quality of accounting information and its effect on the ability of investors to make predictions about the future course of firms,we proceed to perform a two-sort portfolio analysis. Each sample quarter we construct 25 portfolios using quantiles of (a) firms' accounting quality metrics and (b) the volatility of operating cash flows.The latter serves as a control for firm performance uncertainty and is inline with Huang(2009) that uses cash flow from operations as a proxy for the firm’s economic earnings, as accounting earnings may underestimate the variability in operational profit due to earnings smoothing. Moreover, we choose the volatility of operating cash flows as our control as past research has linked firm stock market volatility with firm quality (see Walkshäusl., 2013). This performance uncertainty control, denoted Vol[SAdj. (CFO/TA)i,t], is calculated as the standard deviation of quarterly, seasonally adjusted cash flows over the past 4 years (16 quarters), scaled by total assets as of quarter t.7

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน Truong et al. (2012), บริษัทจะแบ่งเป็นย่อยมาทดสอบ กับ SUEAFi; q 0 และ 1 กับ SUEAFi; q < 0 ความหมาย โดยนัย volatilities สำหรับบริษัทย่อยชิ้นงานตัวอย่างสองที่ decile AQ บางรายงานในแผง B ของตาราง 3 ในทั้งสองส่วนของตาราง รายงาน t-สถิติและค่า p หมายถึงการทดสอบ (ภายใต้สมมติฐานว่าง) หมายถึงของพอร์ตการลงทุน 10 และ 1 เท่าค้นพบจากตาราง 3 แผง A ระบุแนวโน้มอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระดับความผันผวนโดยนัยเพื่อเพิ่มเป็นบัญชีคุณภาพลดลงเช่น เมื่อทั้งกลุ่มของเรามีคุณภาพรับรู้รายงานเพิ่มค่า การเสื่อมสภาพในบัญชีคุณภาพ ไม่ว่าบริษัทมีประสบการณ์ประหลาดใจกำไรค่าบวก หรือค่าลบ (ตาราง 3 แผง B) แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน สังเกตแนวโน้มเป็นการเพิ่มเชิงเส้นเกือบเราย้ายจากผลงาน 1 (AQ สูงสุด) กับผลงาน 10 (AQ ต่ำ), สำหรับเวลา windows ทั้งหมดที่ทำงาน ในขณะที่ความแตกต่างในหมายถึง ระดับความผันผวนระหว่าง ผลงานด้านล่างและด้านบนสำคัญอย่างยิ่งทางสถิติผันผวนระยะสั้นโดยนัยแล้วเรารายงานในตาราง 4 หมายถึงพอร์ตที่เงิน เปลี่ยน Ds [x, y] = sx-ซี่ผ่านการซื้อขายช่วงวัน [x, y] สัมพันธ์วันประกาศกำไรรายไตรมาสของบริษัทตัวอย่าง (วัน 0), ระยะเวลาของตัวอย่าง ในเดียวกัน 10 บัญชีคุณภาพพอร์ตการลงทุน อีก แผงตาราง 4 a เรารายงานค่าเฉลี่ยสำหรับการวัดความผันผวนเฉลี่ยสำหรับบริษัททั้งหมด ในแผง B เราทำซ้ำการวิเคราะห์ของเรา (สำหรับ AQDD วัดเท่านั้น สำหรับกระชับ) สำหรับการ SUEAFi; q 0 และ SUEAFi; q < 0 ย่อยตัวอย่างด้วยเราสังเกตจากตาราง 4 แผง A แนวโน้มทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญสำหรับความผันผวนโดยนัยเพื่อเพิ่มเป็น AQ deteriorates ก่อนประกาศกำไร สำหรับหน้าต่าง 10 วันก่อนงาน ผลนี้ก็สอดคล้องกันโดยทั่วไปในหน้าต่าง 1 วันเช่นกัน แม้ว่ารูปแบบที่เกี่ยวข้องจะไม่ราบรื่นดังนั้นสำหรับพอร์ตการลงทุน AQ 1-4 ในเวลาเดียวกัน ความผันผวนโดยนัยจะพบเพิ่มเติมขอแก้ไขเป็น AQ worsens หลังจากเหตุการณ์ อีกทั้ง 1 และ 10 วันหลังเหตุการณ์ windows ระบุว่า ความเสี่ยงข้อมูลผลลัพธ์ในรูปแบบของพฤติกรรมที่แตกต่างสำหรับ IV สถานประกาศกำไร ไม่ว่าว่าดีเทียบกับข่าวร้ายมีรายงานแนวโน้มทั้งหมดพบในแผงมีเกือบในทุกกรณีที่ยืนยันสำหรับบริษัทประสบประหลาดใจกำไรบวก และลบในตาราง 4 แผง B โดยรวม กำไรประกาศพบมีอิทธิพลลดลงในความผันผวนเป็น AQ deteriorates ตัดสินจากความแตกต่างในการเปลี่ยนแปลงผันผวนโดยนัยระหว่างซอก AQ พอร์ตการลงทุนสำหรับ windows เวลารอบเหตุการณ์ (1, + 1 วันและ 10, + 10 วัน)เป็นสมาคมระหว่างข้อมูลความเสี่ยง (บัญชีคุณภาพ) และความผันผวนโดยนัยรอบวัน EA ที่เราสังเกตในตาราง 3 และ 4 (โดยไม่คำนึงว่าบริษัทรายงานดีหรือข่าวร้ายเกี่ยวกับรายได้ของพวกเขากับผู้เข้าร่วมตลาด) อาจจะบางส่วนเนื่อง จากความเสี่ยงด้านธุรกิจ (ประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ), และเพื่อที่ จะแยกผลกระทบของนักลงทุนทั้งหมด เกือบเชิง ความไม่แน่นอนเกี่ยวกับของบริษัทคาดว่าประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจ จากการความไม่แน่นอนเกิดจากคุณภาพของข้อมูลทางบัญชีและผลของความสามารถของนักลงทุนต้องการคาดคะเนเกี่ยวกับหลักสูตรในอนาคตของบริษัทเท่านั้น เราดำเนินการวิเคราะห์ผลงานเรียงลำดับสอง แต่ละไตรมาสอย่างเราสร้างพอร์ตการลงทุน 25 ที่ใช้ quantiles ของ (ก) บริษัทบัญชีคุณภาพการวัดและ (ข)ความผันผวนของเงินทุนหมุนเวียนการปฏิบัติงาน หลังทำหน้าที่เป็นตัวควบคุมสำหรับความไม่แน่นอนประสิทธิภาพของบริษัท และเป็นแนวเดียวกันกับ Huang(2009) ที่ใช้กระแสเงินสดจากการดำเนินงานเป็นพร็อกซีสำหรับรายได้เศรษฐกิจของบริษัท บัญชีกำไรอาจดูถูกดูแคลนความแปรผันในกำไรดำเนินงานเนื่องจากรายได้ที่ราบเรียบ นอกจากนี้ เราเลือกความผันผวนของปฏิบัติการหมุนเป็นการควบคุมของเราเป็นงานวิจัยได้เชื่อมโยงความผันผวนตลาดหุ้นของบริษัท มีคุณภาพของบริษัท (ดู Walkshäusl, 2013) ตัวควบคุมนี้ประสิทธิภาพความไม่แน่นอน สามารถบุ Vol [SAdj (CFO/TA) i, t], จะคำนวณเป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกระแสเงินสดรายไตรมาส ปรับปรุง seasonally ปีผ่านมา 4 (16 ไตรมาส) ปรับ โดยสินทรัพย์รวม ณไตรมาส t.7

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในขณะที่ Truong et al, (2012) บริษัท จะแบ่งออกเป็นสองตัวอย่างย่อยหนึ่งที่มี SUEAFi; คิว? 0 และเป็นหนึ่งเดียวกับ SUEAFi; คิว <0 หมายถึงความผันผวนโดยนัยสำหรับทั้งสอง บริษัท ย่อยตัวอย่างที่อยู่ในช่วงชั้น AQ บางอย่างจะมีการรายงานในแผง B ของตารางที่ 3 ในการติดตั้งทั้งสองตาราง, t-สถิติรายงานและพี -value หมายถึงการทดสอบ (ภายใต้สมมติฐาน) ที่หมายถึงของพอร์ตการลงทุน 10 และ 1 เท่ากัน.
ผลจากตารางที่ 3 แผงแสดงให้เห็นแนวโน้มที่มีนัยสำคัญของระดับความผันผวนโดยนัยจะเพิ่มขึ้นเป็นบัญชีที่มีคุณภาพลดลงกล่าวคือเมื่อทั้งสอง คงค้างของเรารายงานผู้รับมอบฉันทะที่มีคุณภาพเพิ่มขึ้นในมูลค่าแสดงให้เห็นการเสื่อมสภาพในบัญชีที่มีคุณภาพโดยไม่คำนึงว่า บริษัท มีประสบการณ์ผลประกอบการเป็นบวกหรือลบความประหลาดใจ (ตารางที่ 3 แผง B) แนวโน้มที่สังเกตได้คือการเพิ่มขึ้นเชิงเส้นเกือบจะเป็นที่เราย้ายตั้งแต่วันที่ 1 ผลงาน (สูงสุด AQ) เพื่อผลงานที่ 10 (ต่ำสุด AQ) สำหรับ Windows ทุกครั้งที่มีงานทำในขณะที่ความแตกต่างในระดับความผันผวนของค่าเฉลี่ยระหว่างด้านล่างและผลงานด้านบนเป็นอย่างมากอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ.
เรา แล้วรายงานในตารางที่ 4 ผลงานหมายถึงการที่ที่เงินระยะสั้นผันผวนโดยนัยเปลี่ยนแปลง Ds [x, y] = SX - ซี่มากกว่าช่วงวันซื้อขาย [x, y] เทียบกับตัวอย่าง บริษัท 'วันประกาศผลประกอบการไตรมาส ( วันที่ 0) ในช่วงเวลาตัวอย่างของเราสำหรับเดียวกัน 10 พอร์ตการลงทุนที่มีคุณภาพการบัญชี อีกครั้งในตารางที่ 4 แผง A, เรารายงานค่าเฉลี่ยสำหรับตัวชี้วัดความผันผวนของค่าเฉลี่ยของทุก บริษัท ในขณะที่ในแผง B, เราทำซ้ำการวิเคราะห์ของเรา (สำหรับตัวชี้วัด AQDD เท่านั้นสำหรับความกะทัดรัด) สำหรับ SUEAFi; คิว? 0 และ SUEAFi. คิว <0
ย่อยตัวอย่าง-เราสังเกตจากตารางที่4 แผงแนวโน้มนัยสำคัญทางสถิติสำหรับความผันผวนโดยนัยจะเพิ่มขึ้นเป็น AQ เสื่อมก่อนที่จะประกาศผลประกอบการสำหรับหน้าต่าง 10 วันก่อนที่เหตุการณ์ ผลที่ได้นี้ยังเป็นที่สอดคล้องกันโดยทั่วไปสำหรับหน้าต่าง 1 วันเช่นกันแม้ว่ารูปแบบที่เกี่ยวข้องจะไม่ราบรื่นดังนั้นสำหรับพอร์ตการลงทุนของ AQ 1 ถึง 4 ในเวลาเดียวกันความผันผวนโดยนัยจะพบมากขึ้นอย่างมากแก้ไข AQ เป็นแย่ลงหลังจากเหตุการณ์อีกครั้งสำหรับ ทั้งที่ 1 และวันที่ 10 หน้าต่างโพสต์เหตุการณ์ แนวโน้มทั้งหมดสังเกตในแผงเกือบจะในทุกกรณีได้รับการยืนยันสำหรับ บริษัท ที่ประสบความประหลาดใจที่ผลประกอบการในเชิงบวกและลบในตารางที่ 4 แผง B แสดงให้เห็นว่ามีความเสี่ยงผลข้อมูลในรูปแบบพฤติกรรมที่แตกต่างกันสำหรับ IV รอบประกาศผลประกอบการโดยไม่คำนึงว่าข่าวที่ดีกับไม่ดี รายงาน โดยรวม, การประกาศผลประกอบการได้มีการปฏิบัติที่จะมีอิทธิพลต่อการลดความผันผวนเป็น AQ เสื่อมตัดสินจากความแตกต่างในการเปลี่ยนแปลงความผันผวนของพอร์ตการลงทุนโดยนัยระหว่าง AQ สูงและต่ำสำหรับหน้าต่างรอบเวลาการแข่งขัน (1 + 1 และวันที่ 10, 10 วัน ).
ในฐานะที่เป็นสมาคมเกือบเชิงเส้นระหว่างความเสี่ยงข้อมูล (คุณภาพของการบัญชี) และความผันผวนโดยนัยรอบวัน EA ที่เราสังเกตในตารางที่ 3 และ 4 (ไม่ว่า บริษัท ที่รายงานข่าวที่ดีหรือไม่ดีเกี่ยวกับรายได้ของพวกเขาเพื่อเข้าร่วมการตลาด) อาจเป็นเพราะส่วนหนึ่ง ความเสี่ยงทางธุรกิจ (เศรษฐกิจ) และเพื่อให้สมบูรณ์แยกผลกระทบจากความไม่แน่นอนของนักลงทุนเกี่ยวกับ บริษัท 'คาดว่าผลการดำเนินงานทางเศรษฐกิจจากความไม่แน่นอน แต่เพียงผู้เดียวที่เกิดจากคุณภาพของข้อมูลบัญชีและส่งผลกระทบต่อความสามารถของนักลงทุนที่จะทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต หลักสูตรของ บริษัท เราดำเนินการต่อไปดำเนินการวิเคราะห์ผลงานทั้งสองจัดเรียง แต่ละไตรมาสตัวอย่างที่เราสร้างพอร์ตการลงทุนโดยใช้ 25 quantiles ของ (ก) บริษัท 'ตัวชี้วัดคุณภาพการบัญชีและ (ข) ความผันผวนของเงินสดจากการดำเนิน flows.The หลังทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุมความไม่แน่นอนของผลการดำเนินงานของ บริษัท และเป็นใกล้เคียงกับที่หวาง (2009) ที่ใช้เงินสด ไหลจากการดำเนินงานเป็นพร็อกซี่สำหรับรายได้ทางเศรษฐกิจของ บริษัท ที่เป็นกำไรทางบัญชีอาจประมาทความแปรปรวนในส่วนของกำไรการดำเนินงานอันเนื่องมาจากผลประกอบการที่ราบเรียบ นอกจากนี้เรายังเลือกความผันผวนของเงินสดจากการดำเนินการไหลของการควบคุมของเราเป็นงานวิจัยที่ผ่านมาได้มีการเชื่อมโยงความผันผวนของตลาดหุ้น บริษัท ที่มีคุณภาพของ บริษัท (ดูWalkshäusl. 2013) การควบคุมความไม่แน่นอนของผลการดำเนินงานนี้แทนฉบับ [SAdj (CFO / TA) i, t], จะถูกคำนวณเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของไตรมาสที่ปรับฤดูกาลกระแสเงินสดในช่วง 4 ปีที่ผ่านมา (16/4) โดยลดขนาดสินทรัพย์รวม ณ ไตรมาส t.7

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน Truong et al . ( 2012 ) , บริษัท ย่อยแบ่งออกเป็นสองอย่าง หนึ่งด้วย sueafi ; Q  0 และหนึ่งกับ sueafi ; Q < 0 หมายถึงโดยนัยความผันผวนสำหรับสองกลุ่มตัวอย่างที่เป็น บริษัท ย่อยในช่วง AQ บางอย่างที่รายงานในแผง B ของโต๊ะ 3 ทั้งในเซลล์ของตารางรายงาน t-stat และ p-value อ้างถึงทดสอบ ( ภายใต้สมมติฐานโมฆะ ) นั่นหมายถึงผลงาน 10 และ 1 เป็น เท่าเทียมกัน
ข้อมูลจาก 3 ตารางแผงอย่างชัดเจนบ่งชี้แนวโน้มอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติของระดับความผันผวนโดยนัยเพื่อเพิ่มคุณภาพลดลง เช่น บัญชี ทั้งของผู้รับมอบฉันทะของเรารายงานคุณภาพด้านเพิ่มค่าแสดงถึงคุณภาพ บัญชี ไม่ว่า บริษัท ที่มีประสบการณ์ในเชิงบวกหรือเชิงลบจาก เซอร์ไพรส์ ( ตารางที่ 3 แผง B ) และมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเกือบตรงตามที่เราย้ายจากผลงาน 1 ในการแก้ปัญหา ( สูงสุด ) ผลงาน 10 ( ถูกที่สุดในการแก้ปัญหานี้ สำหรับเวลาทั้งหมดของ Windows ที่ใช้ในขณะที่ความแตกต่างในระดับความผันผวนค่าเฉลี่ยระหว่างด้านล่างและด้านบนผลงานขอ อย่างมีนัยสำคัญ .
เราแล้วรายงานตารางที่ 4 ผลงาน วิธีการที่เงินระยะสั้น ความผันผวนโดยนัยการเปลี่ยนแปลง DS [ x , y ] = SX - SY มากกว่าการซื้อขายวันช่วงเวลา [ x , y ] เทียบกับตัวอย่างของ บริษัท ผลประกอบการ วันที่ประกาศ ( วันที่ 0 ) ในช่วงตัวอย่างของเราสำหรับบัญชีเดียวกัน 10 คุณภาพผลงาน อีกครั้ง ในโต๊ะ 4 แผง เรารายงานว่าค่าวัดความผันผวนเฉลี่ยสำหรับบริษัททั้งหมด ขณะที่ในแผง B เราย้ำการวิเคราะห์ของเรา ( สำหรับ aqdd เมตริกตันเท่านั้น สำหรับระยะเวลาสั้นๆ ) สำหรับ sueafi ; Q  0 และ sueafi ; q
< 0 ย่อยตัวอย่างเราสังเกตจากตารางที่ 4 แผงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติแนวโน้มความผันผวนโดยนัยเพิ่มเป็น AQ เสื่อมก่อนประกาศผลประกอบการ สำหรับ 10 วันหน้าต่างก่อนเหตุการณ์ ผลที่ได้นี้สอดคล้องโดยทั่วไปสำหรับ 1 วัน หน้าต่างเช่นกัน แม้ว่ารูปแบบที่เกี่ยวข้องจะไม่ราบรื่นดังนั้นสำหรับ AQ พอร์ต 1 ถึง 4 ใน เวลาเดียวกันความผันผวนโดยนัยพบเพิ่มเติมขอแก้ไขเป็น AQ แย่ลงหลังจากเหตุการณ์ อีกทั้ง 1 และ 10 วันประกาศ Windows เหตุการณ์ แนวโน้มทั้งหมดที่พบในแผงได้เกือบทุกคดี ยืนยันว่า บริษัทประสบปัญหาทางบวกและทางลบ กำไรที่น่าประหลาดใจในโต๊ะ 4 แผง บี ระบุว่า ความเสี่ยงข้อมูลผลลัพธ์ในรูปแบบพฤติกรรมที่แตกต่างกันสำหรับ 4 รอบ กำไรประกาศไม่ว่า ดี กับ ไม่ดี ข่าวรายงาน โดยรวมแล้ว ผลประกอบการประกาศจะสังเกตได้ลดอิทธิพลความผันผวนเป็น AQ เสื่อม ดูจากความแตกต่างในความผันผวนโดยนัยการเปลี่ยนแปลงระหว่างสูงและต่ำ AQ ( เวลาหน้าต่างโดยรอบเหตุการณ์ (
1 , 1 วัน และ
10
10 วัน )เป็นสมาคมเกือบเส้นตรงระหว่างความเสี่ยงด้านสารสนเทศ ( คุณภาพบัญชี ) และความผันผวนโดยนัยรอบเอ วันที่เราสังเกตในรางที่ 3 และ 4 ( ไม่ว่าจะดีหรือร้าย บริษัท รายงานข่าวเกี่ยวกับกำไรของพวกเขาที่จะเข้าร่วมตลาด ) อาจเป็นส่วนหนึ่งเนื่องจากความเสี่ยงทางธุรกิจ ( ทางเศรษฐกิจ )และเพื่อที่จะสมบูรณ์แยกผลของความไม่แน่นอนของนักลงทุนเกี่ยวกับบริษัทคาดหวังจากความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจ แต่เพียงผู้เดียวที่เกิดจากคุณภาพของข้อมูลทางการบัญชี และผลกระทบต่อความสามารถของนักลงทุนที่จะทำให้การคาดการณ์เกี่ยวกับหลักสูตรของ บริษัท ในอนาคตเราจะดำเนินการเพื่อดำเนินการสองเรียงผลงานการวิเคราะห์แต่ละตัวอย่างเราสร้างผลงานไตรมาส 25 ใช้ quantiles ( ) ของ บริษัท บัญชีคุณภาพตัวชี้วัดและ ( ข ) ความผันผวนของการดำเนินงานกระแสเงินสด หลังทำหน้าที่ควบคุมการปฏิบัติงานของบริษัท และความไม่แน่นอนอยู่ในแนวเดียวกันกับ ฮวง ( 2009 ) ที่ใช้กระแสเงินสดจากการดำเนินงานเป็นพร็อกซี่สำหรับกำไรทางเศรษฐกิจของ บริษัทเป็นกำไรทางบัญชีอาจประเมินค่าความแปรปรวนในกำไรการดำเนินงานเนื่องจากรายได้เรียบ . นอกจากนี้ เราเลือกความผันผวนของปฏิบัติการกระแสเงินสดการควบคุมของเราการวิจัยที่ผ่านมาได้โยงความผันผวนตลาดหุ้นของ บริษัท กับ บริษัท ที่มีคุณภาพ ( ดู walksh และ USL . 2556 ) งานนี้ไม่แน่นอน ควบคุม กล่าวคือ VOL [ sadj . ( CFO / TA ) ฉัน T ]คำนวณเป็นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของไตรมาส ที่ปรับฤดูกาลกระแสเงินสดในช่วง 4 ปี ( 16 ปี ) , ปรับขนาด โดยสินทรัพย์รวมของไตรมาส t.7