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Enregistrement W2616289573 · doi:10.2308/atax-51846

The Deferred Tax Asset Valuation Allowance and Firm Creditworthiness

2017· article· en· W2616289573 sur OpenAlexaff
Alexander Edwards

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Taxation Association · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaxable incomeDeferred taxValuation (finance)Allowance (engineering)EconomicsAccountingEarningsBusinessBalance sheetActuarial scienceMonetary economicsPublic economicsState income taxGross incomeTax reform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this study, I provide evidence that the valuation allowance for deferred tax assets helps predict the future creditworthiness of a firm. Under the provisions of SFAS No. 109, a firm records a deferred tax asset provided it expects to generate sufficient taxable income to realize the asset in the form of tax savings in the future. If a firm does not expect to generate sufficient taxable income to realize the asset, then a valuation allowance is created to reduce the balance. As a result, the valuation allowance indicates management's expectation of future taxable income, which could be informative in predicting the ability of the firm to make future interest and principal payments on debt. Alternatively, the valuation allowance may not be informative regarding creditworthiness if it is a result of overly conservative accounting practices or if it is used as an earnings management tool. I document a negative association between material increases in the valuation allowance and contemporaneous and future changes in credit ratings, evidence that is consistent with the valuation allowance providing a summary measure of a decline in firms' creditworthiness. JEL Classifications: G29; H25; M41. Data Availability: Data are available from sources identified in the paper.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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