Recognition and Disclosure Reliability: Evidence from SFAS No. 106*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper examines a fundamental question of interest to researchers and regulators: Does the market treat disclosed financial statement information as if it is less reliable than information recognized in the body of the financial statements? Specifically, we compare the perceived reliability of liabilities for retiree benefits other than pensions (PRBs) disclosed prior to adoption of Statement of Financial Accounting Standards No. 106 (SFAS No. 106) with the perceived reliability of PRB liabilities subsequently recognized under SFAS No. 106. Overall, the evidence is consistent with the market treating disclosed PRB liabilities as less reliable than recognized PRB liabilities and pension liabilities. However, once PRB liabilities are recognized, they do not appear to be any less reliable than pension liabilities. These findings are inconsistent with the Choi, Collins, and Johnson 1997 conclusion that PRB liabilities are inherently less reliable than pension liabilities. The paper also investigates factors that may have contributed to the lower perceived disclosure reliability. Our results suggest that the market perceived PRB liability disclosures to be less reliable when firms provided range disclosures, had higher probabilities of reducing plan benefits, or had lower ratios of retiree to total PRB obligations. These findings suggest that reliability may have been enhanced if more supporting details had been provided in Staff Accounting Bulletin No. 74 disclosures.
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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 | 0,004 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,004 |
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 ».