Accounting Comparability and Economic Outcomes of Mandatory <scp>IFRS</scp> Adoption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the associations between four economic outcomes of the 2005 mandatory adoption of International Financial Reporting Standards ( IFRS ) and concurrent changes in two important accounting constructs, accounting comparability and reporting quality. My primary purpose is to evaluate the relative importance of cross‐country accounting comparability and firm‐specific reporting quality in explaining previously documented increases in Tobin's Q, stock liquidity, analyst forecast accuracy, and analyst forecast agreement following IFRS adoption. Given that improvements in both comparability and reporting quality are primary stated objectives of the International Accounting Standards Board ( IASB ), it is important to understand their relative roles in shaping the information environment of financial statement users following IFRS adoption. Using 1,861 first‐time adopters in 23 countries, I find that firms with a larger improvement in comparability have larger increases in Q, liquidity, forecast accuracy, and forecast agreement following adoption, relative to other adopters. In contrast, improvements in reporting quality around adoption appear to have only a second‐order effect that is generally limited to Q effects among those adopters with concurrent improvements in comparability. These results are robust to alternative design and variable specifications. Finally, I continue to find these results for samples restricted to countries with weaker pre‐adoption institutional environments and countries that did not initiate proactive financial statement reviews, indicating that strong institutions and regulatory improvements are not driving the results. Overall, my results suggest that improvements in cross‐country accounting comparability played an important role in the previously documented economic benefits that accrued to 2005 mandatory IFRS adopters.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».