The impact of intangible intensity on the amount and quality of accruals, the tone of narrative disclosures, and the stock of capital assets
Notice bibliographique
Résumé
My dissertation consists of three studies about the impact of intangible intensity on the amount and quality of accruals, the tone of narrative disclosures, and the stock of capital assets. In my first study, presented in Chapter 2, I examine whether the amounts of accruals, their composition (components such as working capital, long-term, conditionally conservative, nonarticulating, and financial accruals), and their properties (alleviating timing difference between the occurrence of economic events and cash flows, as well as accruals’ ability to predict cash flows and earnings) differ for knowledge versus physical firms. I find that, as a percentage of assets and revenues, the absolute value of accruals is larger for knowledge firms than for physical firms. This pattern indicates that accounting for knowledge firms requires at least as much judgment and estimates as for physical firms. Meanwhile, accruals’ timing mitigating role is more prone to estimation errors for knowledge firms. Despite higher errors, knowledge firms’ accruals are as predictive of future earnings and cash flows as for physical firms, at least by the time knowledge firms become large and mature. This study contributes to the ongoing debate on the changing usefulness of accrual accounting vis-à-vis cash accounting, as the composition of listed firms shifts toward knowledge firms. I show that accrual accounting remains prevalent and useful despite this shift. In my second study, presented in Chapter 3, I estimate investment and maintenance portions of research and development (R&D) and MainSG&A (SG&A minus R&D), and their amortization rates, on an industry-year–specific basis. My modified book value, inclusive of capitalized intangibles, exhibits greater association with future returns, investments, and bankruptcies, relative to as-reported and mechanically estimated book values. I provide a better estimate of book values of assets and equity for consumers of financial statements. In my third study, presented in Chapter 4, I develop a model that uses the level of uncertainty in the narrative disclosures of the loss-reporting firms to predict their future earnings. I find that the level of uncertainty in narrative disclosures contains incremental information about the future performance of the loss-reporting firms. This information is economically significant as a size-adjusted hedged portfolio based on this information provides abnormal returns. In additional analysis, I find that the level of uncertainty in the narrative disclosures is more informative for young firms and those that report special items and research and development expenditures.
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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 | 0,004 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».