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El impacto de la inversión en I+D revelada en la relevancia del valor de la información contable: evidencia de empresas cotizadas en Grecia

Autores: Kalantonis, Petros; Schoina, Sotiria; Missiakoulis, Spyros; Zopounidis, Constantin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2020

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Acceso abierto

Artículo científico
2020

El impacto de la inversión en I+D revelada en la relevancia del valor de la información contable: evidencia de empresas cotizadas en Grecia


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Estudios empíricos
Modelos de desempeño de I+D
Información financiera
Relevancia del valor
Información contable
Precios de las acciones

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 45

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Aunque muchos estudios empíricos se han centrado en modelos de rendimiento de I+D para mercados a nivel global, la información financiera disponible sobre el gasto en I+D es limitada. En otras palabras, ¿podemos asumir que la información contable reportada para la inversión en I+D es adecuada y valiosa? Este estudio investiga empíricamente el efecto de la información reportada de I+D en la relevancia del valor de la información contable de los estados financieros de las empresas. Específicamente, utilizando la ecuación de Ohlson, se examina si los cambios en los precios de las acciones se explican mejor cuando se incluyen factores de I+D en los modelos, junto con cambios en el valor en libros y ganancias anormales. Nos enfocamos en empresas listadas en la Bolsa de Atenas para explorar si los gastos en I+D son relevantes para el valor, en un mercado que ha sido afectado durante un largo período por la crisis económica global de 2007. En nuestros hallazgos, observamos que los gastos reportados en I+D no tienen ninguna influencia significativa en las decisiones de los inversores, en contraste con las expectativas basadas en la literatura previa. Además, el análisis de datos de panel utilizado en el documento supera problemas metodológicos comunes (como la autocorrelación, multicolinealidad y heterocedasticidad) y permite la estimación de estimadores imparciales y eficientes.

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