Incremental Value Relevance of Disaggregated Book Values and Disaggregated Earnings: Evidence from Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The link between accounting information and firm value has attracted the attention of accounting and finance researchers since the seminar work of Ball and Brown (1968) and Beaver (1968). The association of accounting information with firm value is value relevance research. Value relevance is the degree to which accounting information captures information impounded in stock prices. Ohlson (1995) provided the conceptual linkage between accounting information and firm value. Since then, value relevance research has increased in volume and diversity. A trend in this line of enquiry is to determine if disaggregated accounting information is incrementally value relevant beyond bottom line accounting information. The objective of this paper was to ascertain if disaggregated accounting information has more value relevance compared to bottom line measures for firms listed on the Nigerian Stock Exchange Market. We specifically investigated the value relevance of disaggregated accounting information for Nigerian listed firms, using a sample of 940 firm-years from 1994 to 2013. The study contributes to the extant value relevance literature by employing a methodology that accounts for documented inefficiencies of the Nigerian capital market. Given the analysis conducted, findings indicate that disaggregated earnings are incrementally value relevant beyond bottom line earnings. Besides, disaggregated book value is found to be more value relevant compared to book value. In the light of these findings, both investors and analysts should shift emphasis from bottom line accounting information, like earnings and book value to disaggregated accounting numbers to improve the quality of investment decisions they make. Besides, regulatory authorities must improve on the corporate governance environment in order to mitigate incidences of window dressing, creative accounting and other corporate malfeasances
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».