Do Debt Investors Adjust Financial Statement Ratios When Financial Statements Fail to Reflect Economic Substance? Evidence from Cash Flow Hedges*†
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Cash flow hedge derivatives are an example of an economic transaction that is not fully portrayed in the financial statements in two key ways. First, while changes in the fair value of the derivative are recorded at each reporting date, changes in the value of the underlying purchase or sale commitment are not recorded or disclosed until that transaction occurs. Therefore, until the purchase or sale occurs, the financial statements only portray half of the economic transaction. Second, the gains/losses associated with these derivatives provide an inverse signal about the persistence of firm profitability. We document a method by which financial statement users can partially adjust for these distortions and find evidence that debt investors incorporate information conveyed by cash flow hedge gains/losses into their pricing of new debt issuances. We also find evidence that credit analysts incorporate these adjustments into their firm‐level credit ratings but are unable to find consistent evidence of similar adjustments to credit ratings on new debt issuances. Overall, our results suggest that a subset of sophisticated investors (i.e., those in public debt markets) appear to incorporate information from cash flow hedge accounting into their assessments of firm risk, and that users may benefit from enhanced disclosure about the amount and timing of a firm's future transactions that are exposed to foreign currency, interest rate, or commodity price risk as well as the amount and timing of derivatives that protect the firm from those risks.
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».