Evidence on the decision usefulness of fair values in business combinations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Statement of Financial Accounting Standards (SFAS) 141 (Accounting Standards Codification [ASC] 805) requires that firms record identifiable assets and liabilities acquired in business combinations at fair value. While the FASB argued that these fair values should provide users with incremental decision‐useful information, opponents have continuously argued that they are too difficult to reliably estimate and could be subject to managerial discretion. Using hand‐collected data from US mergers and acquisitions, we find that, on average, fair value adjustments predict future cash flows incrementally beyond pre‐deal book values and cash flows, goodwill, and other firm and deal characteristics. We also find that the relation between fair value adjustments and future cash flows varies predictably based on several factors that affect managers' ability and incentives to provide accurate estimates. Furthermore, despite prevailing concerns about their usefulness, we find that fair values for intangible assets predict future cash flows, on average. However, we find that this relation is driven primarily by the fair values of customer‐ and contract‐related intangible assets and that the fair values of other types of identifiable intangibles do not necessarily convey incremental decision‐useful information. Finally, we find that users appear to rely on the information conveyed by these disclosures, as evidenced by revisions to analysts' forecasts and changes in stock prices. Overall, our findings provide insight regarding the usefulness of current standards and users' reliance on fair values in business combinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».