Modeling Goodwill for Banks: A Residual Income Approach with Empirical Tests*
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper uses the residual income valuation technique outlined in Feltham and Ohlson 1996 to examine the relation between stock valuations and accounting numbers for a prototypical banking firm. Prior work of this nature typically assumes a manufacturing setting. This paper contributes to the prior research by clarifying how the approach can be extended to settings where value is created from financial assets and liabilities. Key elements of our model include allowing banks to generate positive net present value from either lending or borrowing activities, and allowing for accounting policy to affect valuation through the loan loss allowance. We validate our model using archival data analysis, and interpret coefficients in light of our modeling assumptions. These results suggest that banks create value more from deposit‐taking activities than from lending activities. Vuong tests confirm that our model outperforms adaptations of the unbiased accounting model of Ohlson 1995 and adaptations of the base model proposed by Beaver, Eger, Ryan, and Wolfson 1989. However, our model is outperformed by the popular net income‐book value model used in many empirical studies, and we can formally reject one of our key modeling assumptions. These tests of our model suggest future avenues for improving upon the theoretical analysis.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle