IFRS and value relevance: evidence based on Canadian adoption
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate whether financial information prepared and disclosed under International Financial Reporting Standards (IFRS) has incremental value relevance vs information prepared under generally accepted accounting principles (GAAP) in Canada. Design/methodology/approach – The authors employ a difference in differences methodology and estimate value relevance using: first, the adjusted R2 of regressions of stock price on book value and earnings; second, the adjusted R2 of regressions of stock returns on earnings and changes in earnings; and third, a time series incremental association return estimation. The authors use multiple models including a model similar to the Ohlson (1995) model and a modified Balachandran and Mohanram (2011) model to investigate value relevance in the period 2008-2013. Findings – The authors provide empirical evidence, based on unique Canadian environment, that accounting information prepared and disclosed under IFRS exhibits higher price and returns value relevance than accounting information prepared previously under local GAAP. Sensitivity analyses and yearly trends regressions produce collaborating evidence. Originality/value – The study provides early empirical evidence that value relevance increases in mandatory IFRS adoption, based on unique Canadian adoption. The Canadian adoption is unique because Canada: first, is the first G7 non-European country to adopt IFRS; second, had pursued a dual strategy of harmonizing with the US GAAP while supporting IFRS convergence; third, provided information environment that mitigates the problems associated with measuring the effects of IFRS adoption in the European countries where IFRS or its predecessor – international accounting standards – had permeated the reporting environment prior to the mandatory adoption in 2005; and fourth, allowed firms listed on the US exchanges to continue to use or adopt the US GAAP for financial reporting and thus, provided a group of benchmark firms drawn from the same social-political and economic environment as the treatment firms. The study clarifies prior inconsistent results from European samples.
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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 | 0,012 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».