Re‐exploring Fair Value Accounting and Value Relevance: An Examination of Underlying Securities
Notice bibliographique
Résumé
Focusing on closed‐end investment funds, this paper examines whether the value relevance attached to fair value estimates is influenced by the type of investment being held. Our premise is that the fair values of different investment types rely on different valuation models and imply different underlying risks. Using hand‐collected US closed‐end funds data from 2009 to 2011, our results show that the value relevance attached to fair value hierarchy levels’ assets (i.e., Level 1, Level 2, or Level 3) reflects both the source of market information for fair value estimates (i.e., market prices, market inputs, and model‐based) and also the underlying type of investment being valued (e.g., government bonds, equities, corporate bonds, etc.). Within the same fair value category, we show that different types of investments have their own distinct value relevance that is significantly different from that of other types of investments within the same category. Moreover, within the same type of investment, we also show that the value relevance varies across the three fair value category levels. Our results further show that auditing in general only significantly impacts the value relevance of equities in Level 1, Level 2, and Level 3, and corporate bonds in Level 3.
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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 | 0,015 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».