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Enregistrement W2123671299 · doi:10.1177/0148558x0301800206

A Reexamination of the Incremental Information Content of Capital Expenditures

2003· article· en· W2123671299 sur OpenAlexaboutno aff
Chul W. Park, Morton Pincus

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Auditing & Finance · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarningsProfitability indexCapital expenditureCapital (architecture)Quarter (Canadian coin)RevenueEconomicsFiscal yearCost of capitalMonetary economicsFinanceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under generally accepted accounting principles (GAAP), firms must postpone recognition of the earnings effects of capital expenditures until they realize the resulting revenues and expenses. However, if capital expenditures change the profile of future profits, we expect share prices to impound that revision in profitability prior to its recognition under GAAP. This suggests that changes in capital expenditures should have information content beyond current-period unexpected earnings. Prior research considered annual changes in capital expenditures and detected incremental information only in restricted samples. However, we examine more general samples and observe that quarterly as well as annual changes in capital expenditures are informative beyond unexpected earnings. Furthermore, we predict greater incremental information content for fiscal fourth quarter changes in capital expenditures when considering all fiscal quarters simultaneously, because the effect of the earnings recognition delay under GAAP should be magnified for capital expenditures made late in the fiscal year. Our results are consistent with this prediction and inconsistent with the prediction that changes in fiscal fourth quarter capital expenditures reflect lower profitability that results from an inefficient bunching of capital expenditures in the fiscal fourth quarter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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