The Worth of Fair Value Accounting: Dissonance between Users and Standard Setters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investors and analysts are designated as the primary users of financial reports by standard setters, yet we know very little about their use of accounting information and about their relationship with standard setters. This paper explores how investors and analysts evaluate the usefulness of fair values to their work. Standard setters typically presume that investors and analysts view accounting as a practice of valuation and, therefore, favor the greater use of fair value measurement. However, using interview evidence, it is shown here that investors and analysts expect accounting to provide them with insights into the performance of a business, and are quite cautious about the limits of using fair values in financial reports. Overall, the paper contributes to a better understanding of the relationship between accounting and its users. It adds specifically to research which has analyzed the disconnect between users and standard setters in terms of standard setters ignoring user needs (Young ), and in terms of users being indifferent about, or uncritical of, outcomes of standard‐setting processes (Durocher, Fortin, and Cote ; Durocher and Gendron ). The paper suggests a re‐theorization of the disconnect between the two groups that involves thinking away from tension, or blame. Drawing on the work of David Stark ( ), the situation observed is conceptualized as one of “dissonance,” where the different ways of evaluating fair values coexist without being involved in a fierce contest. That is, even though the principles of valuation and performance differ, this difference does not lead to open disagreement and political lobbying from investors and analysts. Consequences of this dissonance to our understandings of the (absence of) worth of fair values in capital markets are discussed.
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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 | 0,056 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,042 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».