Information Asymmetry and Voluntary <scp>SFAS</scp> 157 Fair Value Disclosures by Bank Holding Companies During the 2007 Financial Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We hand‐collect SFAS 157 voluntary fair value disclosures of 18 bank holding companies. The SEC 's Division of Corporate Finance likely targeted these entities in 2008 through their “Dear CFO ” letters in which they requested specific, additional disclosure items. We collect disclosures that match the SEC recommendations and create eight common factor disclosure variables to examine the effect of such disclosures on information asymmetry. We find that disclosure variables about the use of broker quotes or prices from pricing services and the use of market indices and illiquidity adjustments are related to lower information asymmetry. However, disclosure variables about valuation techniques and asset‐backed securities are related to greater information asymmetry. We also document that disclosure complexity, and disclosure tone (uncertainty and litigious) is related to greater information asymmetry. These findings are consistent with criticism that corporate disclosures are voluminous; management may obfuscate unfavorable information which in turn increases market participants’ assessment of uncertainty associated with the fair value measures. We caveat that the setting of the financial crisis and a small sample size may limit the ability to generalize these inferences to other time periods or other financial firms.
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 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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».