Do IFRS‐Based Earnings Announcements Have More Information Content than Canadian GAAP‐Based Earnings Announcements?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using an event‐study methodology, this study investigates whether the information content of earnings announcements changed for firms traded on the Toronto Stock Exchange ( TSX ) and the Canadian Venture Exchange ( TSXV ) following mandatory adoption of International Financial Reporting Standards ( IFRS ) in Canada. A priori, it may be argued that the information content of earnings would increase for both TSX and TSXV firms if IFRS earnings provided more value‐relevant information than Canadian GAAP earnings. Increased value relevance of information provided by IFRS earnings would likely reflect increased measurement of changes in net asset values based on expectations as opposed to realizations. Because values based on expectations are subject to greater divergence of opinion than values based on realizations, greater value relevance is likely to be accompanied by higher abnormal return volatility and abnormal trading volume during announcement periods. Consistent with this argument, we find that abnormal volatility and abnormal volume during earnings announcement periods were higher in post‐ IFRS announcement periods than in pre‐ IFRS announcement periods for firms traded on the TSX . We discriminate across the two exchanges in terms of information quality based on the mix of institutional and retail investors, analyst following, concentration in the oil, gas and mining sectors, and size of firm. We test for a residual difference in information content based on the more speculative nature of the TSXV exchange and find some evidence that divergence of opinion was higher for TSXV firms than TSX firms in the pre‐ IFRS period but this residual difference does not carry through to the post‐ IFRS period.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».