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Enregistrement W4414776106 · doi:10.1111/1911-3846.70009

Managerial responses to changes in fair value accounting for equity securities

2025· article· en· W4414776106 sur OpenAlexvenueno aff
Se‐Hwa Kim, Seil Kim, Carol A. Marquardt, Dong-Oh Shin

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFair valueEquity (law)EarningsIncentiveEquity riskVolatility (finance)Financial accountingSample (material)Balance sheetEarnings management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accounting Standards Update (ASU) 2016‐01 requires that unrealized gains and losses on equity investments (equity‐URGL) previously recognized in other comprehensive income now be included in net income. Using a sample of public insurers, we examine how this accounting standard change influences managerial investment decisions, with a particular focus on the moderating effects of compensation contracting and financial reporting practices. We find that prior to ASU 2016‐01, equity‐URGL was positively associated with CEO compensation, but this association dissipates in the post‐adoption period, when equity‐URGL is more frequently excluded from CEO performance metrics. Despite purported concerns about increased earnings volatility due to the new reporting requirements, highly affected insurers do not significantly reduce the size or risk of their equity investment portfolios following ASU 2016‐01, particularly when compensation metrics exclude equity‐URGL. We also find that equity‐URGL is more frequently excluded from non‐GAAP earnings post‐adoption, suggesting that managers adjust financial reporting practices as a response to the change. Moreover, highly affected insurers maintain the size and risk of their equity portfolios when equity‐URGL is excluded from non‐GAAP earnings. These findings suggest that managerial responses to ASU 2016‐01 are influenced by a balance between incentive structures and the costs associated with adjusting investment strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
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