Economic Reasons for Reporting Property, Plant, and Equipment at Fair Market Value by Foreign Cross-Listed Firms in the United States
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to provide some preliminary evidence of possible implementation outcome of the use of fair value option for non-financial assets in the U.S. The characteristics of foreign-listed firms in the U.S. Stock Exchanges who use fair value (revaluation) option for measurement and reporting of property, plant and equipment (PPE) are examined. These firms already use the standard without being required to provide reconciliation to the U.S. GAAP. But only 38 of 232 firms choose to report their assets at fair value. As such, the revaluation model is not very popular among the cross-listed firms and the majority of these firms do not choose the option. We test for differences between adopters and non-adopters using leverage ratios, the intensity of PPE, firm size in terms of sales, market value, and total assets and profitability ratios. Our results show that those who adopt the fair value model for PPE (revaluers) have fundamentally different economic characteristics. We find that larger firms with higher value of PPE, and a higher ratio of the total amount of property, plant, and equipment to total assets are more likely to revalue their long-term assets. Our Probit and Factor analyses further show that larger firms with higher debt ratios (e.g., debt-to-equity), are more likely to adopt the PPE revaluation model.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».