Research and Development, Uncertainty, and Analysts’ Forecasts: The Case of IAS 38

Abstract

This study analyzes the consequences of the capitalization of development expenditures under IAS 38 on analysts' earnings forecasts. We use unique hand-collected data in a sample of highly research and development (R&D)-intensive German-listed firms over the period [2000][2001][2002][2003][2004][2005][2006][2007]. We find that the capitalization of development costs is significantly associated with both higher individual analysts' forecast errors and forecast dispersion. This suggests that the increasing complexity surrounding the capitalization of development costs negatively impacts forecast accuracy. However, for firms with high underlying environmental uncertainty, forecast errors are negatively associated with capitalized development expenditures. This indicates that the negative impact of increased complexity on forecast accuracy can be outweighed by the information contained in the signals from capitalized development costs when the underlying environmental uncertainty is high. The findings contribute to the ongoing controversial debate on the accounting for self-generated intangible assets. Our results provide useful insights on the link between capitalization of development costs, environmental uncertainty, and analysts' forecasts for accounting academics and practitioners alike.

Capitalizing Research & Development: Signaling or Earnings Management?

“…For an Italian sample, Prencipe et al (2008) and Markarian et al (2008) find that discretionary accounting for R&D is used as a tool for managing earnings, resulting in lower explanatory power of earnings. They attribute the negative coefficient on capitalized R&D to the fact that investors are concerned with, and react negatively to, capitalization of R&D. For a German sample, Dinh, Eierle, Steeger, and Schultze (2015) find that R&D capitalization under IAS 38 increases individual analyst forecast errors. For a US sample, Ciftci (2010) shows that the capitalization of software development under SFAS 86 (now ASC 350-40) reduces earnings quality.…”

Os efeitos dos intangíveis nas previsões dos analistas financeiros

“…Ou seja, empresas com maior grau de intangibilidade atraem maior número de analistas em virtude do seu maior potencial de ganho, gerando um aumento de informações analisadas com maior habilidade pelos analistas, permitindo uma melhor avaliação e previsão destes. Destaca-se, também, que a discricionariedade envolvida na decisão de reconhecimento dos ativos intangíveis permite que os administradores sinalizem ao mercado suas perspectivas e, quanto maior a quantidade de sinalizações, maior será a quantidade de informações disponíveis aos analistas (Dinh et al, 2015).…”

“…Em consonância com outros estudos (Dinh et al, 2015;Jia, 2017;Kwon, 2002;Matolcsy & Wyatt, 2006;Srinivasan, 2007), também será investigada a influência dos intangíveis sobre a dispersão das previsões dos analistas. Kwon (2002) e Matolcsy e Wyatt (2006) encontraram menor grau de dispersão em empresas com mais intangíveis, enquanto Dinh et al (2015) e Jia (2017) utilizaram a dispersão em seus trabalhos e concluíram que o investimento em intangíveis está significativamente associado a maiores níveis de dispersão das previsões. Srinivasan (2007) explica que tal métrica é de grande interesse para usuários internos e externos de empresas participantes do mercado de ações por refletir a variabilidade ex-ante do desempenho da empresa.…”

“…Dessa forma, trabalhos anteriores destacam que a maior divulgação de informações relativas aos ativos intangíveis por parte das empresas ajuda a reduzir a assimetria informacional, aumentar a liquidez das ações, atrair investidores, aumentar a cobertura e, consequentemente, contribuir para a melhora das previsões (Diamond & Verrecchia, 1991;Lang & Lundholm, 1996;Srinivasan, 2007). Destaca-se, com isso, a discricionariedade envolvida na decisão de reconhecimento dos ativos intangíveis, a qual permite que os administradores sinalizem ao mercado suas perspectivas (Dinh, Eierle, Schultze & Steeger, 2015;Matolcsy & Wyatt, 2006).…”

Evidence of mispricing for South African listed R&D firms contributed by accounting conservatism

“…Forecasts by financial analysts on R&D investments however, are prone to a multitude of biases due to the nature of their uncertainty (Palmon & Yezegel, 2012). R&D levels are usually negatively correlated to the level of consensus between analysts' perceptions on its future benefit (Chambers, 2011;Dinh, Eierle, Schultze become more effective with their assessment of R&D, forecast errors are still positively correlated to the level of R&D (Chambers et al, 2002).…”