R&D profitability, intensity and market-to-book: evidence from Australia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to assess the financial disclosure vis-á-vis economic reality of research and development (R&D) expensed by Australian firms under the pre-2005 Australian generally accepted accounting principles (A-GAAP) regime via the lens of market-to-book. Design/methodology/approach The authors estimated firms' R&D profit rate, measured R&D revenue intensity and modelled the impacts of these and related economic factors, via economic and financial disclosure channels, on market-to-book using data for 1988-2004. Findings R&D, on average, was profit neutral and had undetectable impacts on market-to-book whether via equity valuation or financial disclosure. Research limitations/implications Market-to-book's information content is best viewed as conditional on the reference disclosure regime. Australian firms' typically at best minimal R&D profitability is an international anomaly. Data limitations in terms of the generating process and availability mean that R&D's impact on market-to-book via financial reporting is not definitively determined. Practical implications Restrictive rules on the capitalization of intangible asset-related expenditures under A-GAAP apparently did not adversely impact market-to-book's economic information. AIFRS's more permissive rule risks compromising market-to-book's reliability in such a role. Originality/value For Australia, the paper is anticipated to be the first to estimate the profit rate of R&D, measure the intensity of R&D, and model R&D's influence on the market-to-book ratio. It develops a framework for the economic and financial reporting impacts of investments on a key indicator of firms' financial standing and contributes to the debate on identifiable intangibles' disclosure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».