Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

IB9CU0: Research Methods in Accounting

Research Assignment

2022

Assessment Task

Accounting conservatism or the precept:

“anticipate no prot,  but anticipate all losses”  (Bliss1924)

is a prevalent feature of financial reporting and is usually interpreted as the requirement of a higher degree of verification to recognize ‘good news’ as gains than to recognize ‘bad news’ as losses.

To illustrate this point, consider the case of a pharmaceutical firm that developed a vaccine to prevent infection from a nasty virus.   If the vaccine is discovered to have severe side effects (e.g., increase the chances of heart failure), the ‘bad news’ would be recognized by writing off any associated R&D assets and recognizing a provision for the firm’s best estimate of its expected future losses (e.g., payments to those affected, expected litigation costs, sales returns, etc).  However, if there are some  good news’  (e.g.,  decreases the chances of heart failure) its recognition would be delayed until the expected increased sales and cash-flows are verifiable.  That is, bad news is recognized in a more timely and complete manner than good news.

Interpreting accounting conservatism in this way enable different magnitudes of conservatism, because  “the greater the difference in degree of verification required for gains versus losses, the greater the conservatism” (Watts2003).  This form of conservatism is also known as ‘conditional conservatism’ .1

1 This notion of conservatism should be distinguished from ‘unconditional conservatism’(or news independent). Unconditional conservatism arise from systematically choosing accounting methods and estimates that produce rela- tively lower book values of net assets. For instance, (a) expensing rather than capitalizing and amortizing R&D; (b) overestimate allowance for doubtful accounts or sales returns; (c) using LIFO (instead of FIFO) when inventory costs

The work of Basu (1997) is the first empirical study that attempts to proxy the concept of ‘conditional conservatism’. Building on the ‘asymmetric verification’ intuition, Basu (1997) argues that ‘conditional conservatism’ can be measured using a piece-wise cross-sectional regression model of earnings on favourable returns (good news) and unfavourable returns (bad news).  The generic Basu (1997) model is:

Xi = β0 + β1 * D + β2 * Ri + β3 * D * Ri + ei                                                      (1)

where:

 Xi  denotes a measure of accounting earnings.

❼ Ri  denotes a measure of stock market returns.

❼ D is a dummy variable that takes value 1 when Ri  < 0, and 0 otherwise.

Even though Basu (1997) never actually proposed a measure of the degree of conservatism, the straightforward intuition and fairly simple way in which the Basu’s model can be estimated lead to hundreds of empirical papers studying conditional conservatism to use Basu’s model to proxy conditional conservatism.

Despite its acceptance in the past, many subsequent articles criticized the Basu’s measure of conditional conservatism and questioned the validity of the inferences drawn from empirical studies using the measure.

Required:

1. Estimate the Basu (1997) model using data from U.S. listed firms and discuss whether the results obtained provide evidence on the nancial reporting being ‘conditionally conservative’ or not.

❼ Explanation of research choices involved in the estimation.  [40 points] ❼ Presentation and Interpretation of the Results.  [10 points]

❼ Discussion.  [10 points]

2.  Discuss two limitations of the Basu’s measure of conditional conservatism and its conse-

quences.  [40 points]

are increasing; (d) accelerated depreciation methods (e.g., using short estimated asset lives) so that accounting dere- ciation is larger than economic depreciaiton.  This type of ‘conservatism’ creates ‘hidden’ (i.e., unrecorded reserves) that provide managers with flexibility to report higher earnings in the future.

General Instructions

In this research assignment you are required to do an empirical research task’.  You are allowed to discuss with your peers, but the assessment is individual you will be assessed only on your own project reports  and  ‘Do-Files’2.   Evidence on poor  academic practice will result in lower marks, while evidence of cheating/plagiarism/collusion would lead to a ‘plagiarism investigation’. Please familiarize yourself with the guidelines regarding this on the  ‘Masters Handbook’ (Link to Handbook), and make sure that you properly reference the work of others (Link to Library Referencing Resources).

The marking is based on how well you will address the assigned research task in your project report. You have much room for developing your empirical research in a way that satisfactorily addresses the research task  (within the requirement of not exceeding  2500 words).  This research assignment accounts for 40% of the final mark, and the submission deadline is  19th  of April at 20:00, you should submit your research assignment report via my.wbs before the submission deadline.

Format

The minimum (maximum) length of the report is 2000 (2500) words (exclusive of embedded refer- ences or citations in the main body text, tables, diagrams, charts, figures, appendices, and bibli- ography). The body text of the project report should be double-spaced and formatted in 12-point font (Times New Roman).  Footnotes, if any, should be single-spaced and formatted in 10.5-point font. Margins should be one inch from top, bottom, and sides. Cites and references should be made using the Harvard Referencing System/Style.

Practicalities

❼ Before you start doing any analysis make sure you know the literature. It may not be obvious

but this research task will require that you do a fair amount of literature review.

❼ You will have to download the data needed for the analysis on your own from WRDS.

❼ You should use STATA for the analysis.

2 Do-files are required for replicability and transparency purposes  (i.e., to avoid plagiarism and poor academic practices).

❼ You have to submit the  ‘Do-File’ containing the code that replicates the results in your

research report. For marking purposes both the ‘Do-File’ and the ‘Research Report’ will be considered.

❼ Make sure you provide enough explanations regarding your research choices both in the Do-

File and in the research report.

❼ Don’t copy/paste from anywhere it will show up on the turnitin report, high levels of similarity

may result on lower marks and/or cheating/plagiarism investigations.

❼ Use your own words.  Avoid using Google Translator and/or direct translations from your

own language. This usually results in phrases that lack meaning.

❼ Read proof your work before submitting.

❼ Make sure you submit the correct version of your le and that the le is not corrupted. ❼ Do not exceed the 2500 words limit.

Assessment  Criteria

Your work will be assessed on the basis of how well you address the required research tasks. This include:

- Explanation of the research choices related to the estimation of the Basu  (1997) model.

[Comprehension]

- Estimation of the Basu (1997) model and presentation of results.  [Technical Capability]

- Interpretation of your empirical results.  [Analysis]

-  Conclusions drawn from your empirical analysis.  [Analysis, Critical Evaluation]

-  Discussion of limitations and potential concerns related with the empirical analysis carried out.  [Critical Evaluation]

-  Quality of your academic writing.  [Academic Writing]

Marking  Criteria

In evaluating all of the above the following elements will be considered:

❼ Comprehension: Showing knowledge & understanding about the subject matter. ❼ Analysis: Presenting logical arguments supported by evidence.

❼ Critical Evaluation:  Showing capacity for original thought by questioning relevant argu-

ments and/or identifying their strengths and weaknesses.

❼ Academic writing:  Presenting a clear and structured assignment; use of relevant litera-

ture;academic honesty;referencing and citation.

❼ Technical  Capability:  Using data effectively to draw out conclusions and illustrate dis-

cussions, including the use of appropriate quantitative data manipulation techniques/use of formulae etc.