Investment Property, Cost Model, Fair Value Model and Value Relevance: Evidence From Malaysia
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
The purpose of the study is to investigate the value relevance of investment property of Malaysian listed firms based on cost model and fair value model for measuring their investment properties. Some studies suggested fair value model is more value relevant and some other studies suggested cost model is more value relevant. The sample was selected using a simple random sampling so that all listed firms have equal chance to be selected. A final sample of 108 firm-year from various industries was selected for a period from 2018 to 2019. Equity valuation models developed by Landsman (1986) and Ohlson (1995) were used to test the value relevance of investment property employed by listed firms in Malaysia. The models were used to test the value relevant of pooled sample, fair value sample and cost sample. The results show that firms’ investment properties are value relevant regardless whether cost model or fair value model was selected. It was also found that depreciation included in cost model and fair value gain or loss included in fair value model net profits are value relevant. The study implicates that cost model is more value relevant in measuring investment property. The result provides useful insight to standard setter about the effect of selection of fair value model and cost model towards share market value. Standard setters, researchers and academics would benefit from this as prior research in Malaysia suggests that investment properties (in general) are not value relevant even though investment properties of property companies are value relevant.
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.
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 | 0,003 | 0,020 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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