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Enregistrement W2045189286 · doi:10.1506/v5ly-4cne-3j0q-00hn

Market Valuation of Research and Development Spending under Canadian GAAP*

2004· article· en· W2045189286 sur OpenAlexaffvenueabout
Antonello Callimaci, Suzanne Landry

Notice bibliographique

RevueCanadian Accounting Perspectives · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)AccountingFinancial statementInternational Financial Reporting StandardsBusinessMarket valueFinancial accountingValue (mathematics)Fair valueEconomicsAccounting information systemActuarial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Section 3450 of the Canadian Institute of Chartered Accountants (CICA) Handbook requires Canadian firms to capitalize development costs that meet certain criteria and to expense those that relate to research. International Accounting Standard (IAS) No. 38 favours a similar approach. In the United States, Statement of Financial Accounting Standard (SFAS) No. 2 recommends the immediate expensing of all research and development (R&D) spending. The only exception is SFAS No. 86, which requires software development costs to be capitalized when a product successfully passes a technological feasibility test. Consequently, the Canadian financial disclosure regime provides a rich setting for testing the market valuation of capitalized R&D. Our primary research question asks whether capitalized R&D provides useful information to market participants investing in Canadian firms. We use price‐level and return models to assess the value relevance of capitalized R&D disclosed in the financial statements under Canadian GAAP. In line with expectations, using a price‐level model, we find that capitalized R&D and R&D expense as disclosed in the financial statements provide information that is value relevant to market participants. However, we find that R&D capitalized during the year helps explain returns while R&D expense does not. Thus we conclude that the application of section 3450 of the CICA Handbook produces value‐relevant information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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