Fair Value Accounting and the Financial Crisis: Messenger or Contributor?*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This commentary discusses how fair value accounting (FVA) affects the nature of financial reporting, especially for financial institutions that were deeply affected by the 2007‐9 financial crisis. Toward that end, I address four questions. First, I review FVA's role in financial reporting, emphasizing its development over time. While the commentary's focus is on the interface between financial instruments and FVA, its reach extends well beyond financial instruments. Thereafter, I discuss the measurement and valuation challenges that arise from the use of FVA in financial reporting. Then, I analyze the evidence, analytical and empirical, on the role that FVA may have played in the financial crisis of 2007‐9. Since, to some extent, the crisis is still unfolding, there is limited yet very insightful empirical evidence on this issue. The evidence does suggest that FVA, in combination with its use by regulators, may have severely undermined the financial condition of some institutions. The effect was amplified for institutions holding assets in markets that saw their liquidity dry up during the crisis. In other words, FVA may have amplified the crisis. Finally, I discuss some implications that we can draw from the crisis about the merits and risks underlying FVA. For instance, I conclude that, in a search for relevance, the use of FVA in financial reporting may accelerate its disconnection from a firm's business reality.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».