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Enregistrement W3159528214 · doi:10.1080/17449480.2021.1912370

Convergence in Motion: A Review of Fair Value Levels’ Relevance

2021· review· en· W3159528214 sur OpenAlex
Andrei Filip, Ahmad Hammami, Zhongwei Huang, Anne Jeny, Michel Magnan, Rucsandra Moldovan

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAccounting in Europe · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensCenter for Interuniversity Research and Analysis on OrganizationsConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWissenschaftskolleg zu Berlin
Mots-clésRelevance (law)Valuation (finance)Value (mathematics)HierarchyAccountingAsset (computer security)Fair valueActuarial scienceEconomicsBusinessPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IFRS 13 post-implementation review by the IASB motivates our investigation on the value relevance of fair value (FV) measurement hierarchy (i.e. level 1, level 2, and level 3). First, using a meta-analysis, which allows us to summarize inconsistent empirical findings, we synthesize studies on the value relevance of the FV hierarchy. Overall, value relevance is lower for level 3 than for levels 1 and 2, but it increases over time. In non-U.S. studies, we note lower value relevance across all levels of FV assets. Underlying asset fundamentals, model risk, and measurement process complexity may contribute to this value relevance gap. Second, from interviews with professionals from financial institutions, we note that, in practice, there has been extensive learning about FV accounting since the 2007–9 Financial Crisis and a formalization of the valuation process that the academic literature has yet to fully recognize. We thus highlight conceptual and methodological issues and areas for research with practical implications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle