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Enregistrement W4387877872 · doi:10.1108/jfra-11-2022-0398

Fair value accounting and the cost of corporate bonds: the role of auditor expertise

2023· article· en· W4387877872 sur OpenAlexaff
Michel Magnan, Haiping Wang, Yaqi Shi

Notice bibliographique

RevueJournal of financial reporting & accounting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensWestern UniversityYork UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFair valueAccountingYield (engineering)BondValue (mathematics)AuditEnterprise valueBusinessDebtModerationEconomicsActuarial scienceFinanceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to examine the association between fair value accounting and the cost of corporate bonds, proxied by bond yield spread. In addition, this study explores the moderating role of auditor industry expertise at both the national and the city levels. Design/methodology/approach This study first examines the effect of the use of fair value on yield spread by estimating firm-level regression model, where fair value is the testing variable and yield spread is the dependent variable. To test the differential impact of the three levels of fair value inputs, this paper divides the fair value measures based on the three-level hierarchy, Level 1, Level 2 and Level 3, and replace them as the test variables in the regression model. Findings This study finds that the application of fair value accounting is generally associated with a higher bond yield spread, primarily driven by Level 3 estimates. The results also show that national-level auditor industry expertise is associated with lower bond yield spreads for Level 1 and Level 3 fair value inputs, whereas the impact of city-level auditor industry expertise on bondholders is mainly on Level 3 fair value inputs. Research limitations/implications The paper innovates by exploring the impact of fair value accounting in a setting that extends beyond financial institutions, the traditional area of focus. Moreover, most prior research considers private debt, whereas this study examines public bonds, for which investors are more likely to rely on financial reporting for their information about a firm. Finally, the study differentiates between city- and national-level industry expertise in examining the role of auditors. Practical implications This research has several practical implications. First, firms seeking to raise debt capital should consider involving auditors, with either industry expertise or fair value expertise, due to the roles that auditors play in safeguarding the reliability of fair value measures, particularly for Level 3 measurements. Second, from standard-setting and regulatory perspectives, the study’s findings that fair value accounting is associated with higher bond yield spread cast further doubt on the net benefits of applying a full fair value accounting regime. Third, PCAOB may consider enhancing guidance to auditors on Level 2 fair value inputs, to further enhance audit quality. Finally, creditors can be more cautious in interpretating accounting information based on fair value while viewing the employment of auditor experts as a positive signal. Originality/value First, the paper extends research on the role of accounting information in public debt contracting. Second, this study adds to the auditing literature about the impact of industry expertise. Finally, and more generally, this study adds to the ongoing controversy on the application of fair value accounting.

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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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