Research and Development Expenditures, Stock Returns and Sales Growth of Biopharmaceutical Firms (Затраты на Научно-Исследовательскую Деятельность, Доходность Акций и Рост Продаж Биофармацевтических Компаний)
Bibliographic record
Abstract
English Abstract: The study examines the relationship between research and development expenditures, stock prices and sales growth of biopharmaceutical firms. According to the accounting principles generally accepted in the USA, intangible assets are out the balance sheets and firms report research and development expenditures as expenses. In order to demonstrate that this kind of expenditures can be adopted as intangible assets, the standard analysis methods (portfolio and cross-section) and calculations (price- and equally-weighted) have been used. A sample includes 72 biopharmaceutical firms traded in the USA with available accounting data over the period from 2002 to 2012. The firms are sorted on the basis of research and development spending intensity. Both high and low intensive firms have been considered as potential investment targets. Equally-weighted calculations of stock returns and sales growth of biopharmaceutical firms with high intensity of research and development spending find some reasons for buying their stocks while priceweighted ones contradict this suggestion mostly. In addition, the following findings have been made: the research and development intensity level can be used as a selection criterion; the selection criterion based on this intensity level generally underperform traditional selection criteria; sales growth is not always incorporated into stock prices; the ratios research and development to the market and enterprise values are more appropriate for measuring of intensity compared to research and development to sales ratio.Russian Abstract: В работе рассматривается отношение между затратами на научно-исследовательскую деятельность (НИД), доходностью акций и ростом продаж биофармацевтических компаний. В соответствии с общепринятыми принципами бухгалтерского учета в США в балансах нематериальные активы не отражаются, и компании представляют затраты на НИД в качестве расходов. Чтобы продемонстрировать, что данный вид затрат может быть принят в качестве нематериальных активов, были использованы стандартные методы анализа (портфельный и кросс-секционный) и расчетов (взвешенных по цене и равновзвешенных). Образец включает 72 торгуемые в США биофармацевтические фирмы с доступной бухгалтерской отчетностью с 2002 по 2012 г. Компании сортируются исходя из их уровня интенсивности затрат на научно-исследовательскую деятельность. Организации с высокой и низкой интенсивностью рассматриваются в качестве потенциальных объектов для инвестирования. Равновзвешенные доходность акций и рост продаж биофармацевтических компаний с высокой степенью затрат на НИД находят некоторые основания для покупки их акций, в то время как взвешенные по цене в основном противоречат этому утверждению. Кроме того, были сделаны следующие выводы: уровень интенсивности затрат на научно-исследовательскую деятельность может быть использован в качестве критерия отбора; критерий отбора, основанный на данном уровне интенсивности затрат, в целом уступает традиционным критериям отбора; рост продаж не всегда учтен в ценах на акции; коэффициенты научно-исследовательской деятельности к рыночной стоимости и стоимости компании больше подходят для определения интенсивности затрат по сравнению с коэффициентом затрат на научно-исследовательскую деятельность к продажам.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".