The Misuse of Accounting-Based Approximations of Tobin’s q in a World of Market-Based Assets
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accounting-based approximations of Tobin’s q (AATQ) are increasingly popular in marketing. AATQ differ from Tobin’s original conception in that they use accounting data to assess the replacement cost of a firm’s assets; the core problem with this is that valuable assets go unrecorded in external reports, including systematic underrecording of market-based assets. This research examines the extensive erroneous claims made about AATQ in marketing studies. We note the widespread use of the metrics and demonstrate that the AATQ used in marketing (1) are not comparable across industries, (2) do not use only tangible assets in their denominator, and (3) should not find equilibrium at 1. AATQ are often described as performance metrics and can respond appropriately to certain types of positive performance. Unfortunately, they also respond positively to performance-neutral strategic choices. Furthermore, whenever AATQ exceed 1, as is typical, they increase even with completely wasted investments. We note that AATQ are especially problematic measures of performance for marketers because they are biased toward reporting that investments in market-based assets (e.g., brand equity and customer satisfaction) are effective. The misuse of AATQ we document suggests the need for marketing scholars to pay greater attention to the theoretical underpinnings of their metrics.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle