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Enregistrement W2048465910 · doi:10.1111/j.1475-679x.2007.00249.x

The Allocational Effects of the Precision of Accounting Estimates

2007· article· en· W2048465910 sur OpenAlexaff
Ronald A. Dye, Sri S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInvestment (military)Value (mathematics)EconometricsConjectureMicroeconomicsMathematicsStatistics

Résumé

ABSTRACT This paper studies the allocational effects associated with the precision of accounting estimates when the precision of estimates is a choice variable for firms. One part of the paper considers the effects of the observability of precision choices. We show that, generally, making precision choices private increases firms' equilibrium precision choices and also, as a by‐product, their equilibrium investment choices. We further show that, when firms' precision choices are private, there may be a “disclosure trap,” in which, unless investors conjecture the owner has chosen an estimate with the highest possible precision, the owner will respond to investors' conjecture by choosing an estimate whose precision is higher than investors' conjecture. In a multifirm version of the model with endogenous investment, we show that the equilibrium investment by the firm increases in the precision of the firm's own estimate and decreases in the precisions of other firms' estimates. Finally, we show that, in a setting where the firm's initial owner sells his stake in the firm over the course of two periods, with disclosures of estimates of the firm's value occurring prior to each sale of shares, if the precisions of the estimates are public, the equilibrium precisions of the estimates increase over time when the owner sells a sufficiently large fraction of the firm in the first period, and otherwise the equilibrium precisions of estimates remain constant over time.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

Analytical model of the allocational effects of accounting estimate precision; accounting theory.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

This theoretical paper studies accounting-estimate precision and firm allocation, not research itself.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Accounting/finance theory of estimate precision for capital allocation; not scientific research evaluation.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations32
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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