The Relevance of Accounting Information in a Stock Market Bubble: Evidence from Internet IPOs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Prior research shows that accounting information is relevant for stock valuation, failure prediction, performance evaluation, optimal contracting, and other decision‐making contexts in relatively stable market settings. By contrast, accounting's role during stock market bubbles such as those involving a revolutionary emerging technology is the subject of considerable debate, and prominent market observers have alleged that outdated and flawed accounting practices contributed to the crash of the Internet‐led high‐tech bubble of the late 1990s. We address the issue of whether accounting data is informative in a stock market bubble by examining its failure prediction ability in the context of Internet IPOs, one of the most egregious and economically significant sectors of the high tech bubble. Our setting of young start‐up firms is one in which there is relatively little room for managerial discretion with respect to accounting accruals; Internet firms' accounting earnings closely approximate operating cash flows. Yet in contrast to widespread criticisms of accounting and its alleged role in fueling the bubble, we find that accounting variables are highly informative for failure prediction; specifically, they are significant in explaining ex post realized Internet IPO failures. Using an existing IPO failure prediction methodology and two alternative definitions of innovative IPOs, we further show that ex ante , out‐of‐sample Internet IPO failure forecasts are associated with economically and statistically significant hedge returns. Our analyses suggest that the traditional financial reporting system could serve as an anchor during speculative bubbles.
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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 | 0,003 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».