When Is Depreciation Meaningful in Valuation? Changing Valuation Weights for U.S. REITs and Non-REITs
Notice bibliographique
Résumé
This article regresses the market value of equity on pre-depreciation income and on depreciation expense for capital-intensive firms, referring to the coefficients from our model as valuation weights. The valuation weight on depreciation expense versus the weight on pre-depreciation income are compared, to detect depreciation biases, over time and across sectors. Our model shows that the valuation weights on depreciation expense change over time, if the persistence of the cash flow components of net income varies over time and if the accrual for depreciation is inflexible (e.g., straight-line depreciation). For Real Estate Investment Trusts (REITs), we find the valuation weight on pre-depreciation income increases with industry upturns, while the valuation weight on depreciation expense decreases during upturns. This result is contrasted to the nearly equal valuation weights for the cash flow and depreciation components of earnings for Resource firms (e.g., mines) over time. We conjecture this is because depletion accounting flexibly allows for “depreciation” to exhibit less bias than in other sectors. In summary, actual depreciation practices influence time variation in the valuation of depreciation, a point which has been underappreciated in prior studies.
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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 | 0,006 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».