R&D profitability, intensity and market-to-book: evidence from Australia
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
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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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 | 0,009 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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