Information search volume as a predictor of information explanatory power
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to examine whether information search frequency of accounting information is related to the explanatory power of accounting information for firm market value. It also examines whether information content and state of nature can have an impact on this relationship. Design/methodology/approach – The paper is an empirical study using Web search volume data collected from Google Trends and financial and market data collected from Compustat. Findings – This paper finds that investors use Web search engines as an alternative way to search for information they need, search frequency of accounting information is positively related to the explanatory power of accounting information for firm market value, the relationship is found differential between statements and categories within a statement depending on the information content and the relationship is found stronger during economic upturns. Research limitations/implications – This paper examines 59 accounting items that are cross-firm commonly reported and that have data availability in Compustat. The external validity might be an issue. Practical implications – This paper is of interest to standard setters, corporate management and academics who wish to understand and improve the value of accounting information in the capital market. Originality/value – This paper is the first study which provides a comprehensive examination of the impact of investors’ information search volumes on the explanatory power of accounting information. It is also the first paper that intrudes Google Trends search volume data into accounting research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».