where Pit is the price of a share o

where Pit is the price of a share of firm i four months after fiscal year-end t, NIPSit is the earnings per share of firm i during the year t, BVPSit is the book value per share of firm i at the end of year t, and εit is the other value-relevant information of firm i for year t.
We adapt the methods employed by Collins et al. (1997) with modification in variables to compare the explanatory power that earnings and book value have for prices. We decompose the total explanatory power into two parts: the incremental explanatory power of earnings as shown in model 2, and the incremental explanatory power of book value as shown in model 3. In order to avoid negative earnings' effects on the explanatory power of the incremental value-relevance of earnings and book value, we first use samples that exclude loss firms for our main testing, and then include loss firms for robustness testing:

Pit ¼ β0 þ β1NIPSit þ εit ð2Þ
and
Pit ¼ γ0 þ γ1BVPSit þ εit : ð3Þ
The coefficients of determination from models 1, 2, and 3 are denoted A, B, and C, respectively. We use A to represent the total explanatory power of earnings and book value, R2 = A − B to test the incremental explanatory power provided by book value, and R2 = A − C to test the incremental explanatory power provided by earnings.
We use adjusted R2 to investigate whether the value-relevance of accounting information has improved over the institutional transition in China. Specifically, we use similar methods employed by Collins et al. (1997) and Francis and Schipper (1996) to examine whether the incremental explanatory power of earnings and book value for prices has changed over time by using a time-trend variable regression:

t ¼ ϕ0 þ ϕ1TIME þ εit ð4Þ
where TIME = 1, …, 20, corresponding to the years 1991–2010. If ϕ1 is significantly negative (positive), the incremental explanatory power is said to have decreased (increased) over time.
As the newly issued ASBE 2006 is said to have substantially converged with IFRS, with widely regulated FV measurement, it is reasonable to expect that the implementation of both ASBE 2006 and FVA will improve the value-relevance of financial information. In addition to the institutional environment, the adoption and the value-relevance of FVA is also affected by the availability of FV information and FV input levels (Du et al., 2014; Hung & Mande, 2014). Song et al. (2010) find that the value-relevance of level 1 and level 2 FV inputs is higher than that of level 3. Goh et al. (2009) find the value-relevance of level 1 FV measurement is the highest. Hung and Mande (2014) prove that the value-relevance of FV measurements will increase when the level of the fineness or disaggregation in FV disclosures increases. It is known that the availability of FV information and the level of FV measurements depend on the level of market development; it is reasonable to expect that the higher the FV input level, the more value-relevant financial information will be obtained in a well-developed market. However, in an emerging economy, the market development is imbalanced among industries; therefore, FV input levels may differ in different industries. We expect that if the development of market mechanism among industries were balanced, which means FV information could be equally obtained in similar markets and has similar input level, similar changes could be observed in the combined value-relevance of earnings and book value in the pre- and post-FV re-adoption period. Therefore, we develop H2, H3 and H4.
H2. The application of ASBE 2006 improves the combined value-relevance of earnings and book value.
H3. The application of FVA contributes to the improvement of the combined value- relevance of earnings and book value.
H4. Supposing that the development of market mechanism among industries were balanced, there would not be great differences in the changes in the combined value- relevance of earnings and book value in pre- and post-FV re-adoption periods among industries.
We use methods similar to those employed by Barth et al. (2001) and Landsman (2007) to test the incremental value-relevance of FV. We further decompose earnings into profit and loss from FV changes and earnings before adjustment, book value into FV adjustments, and book value before adjustment, as shown in model 5:
Pit ¼ ∂0 þ ∂1BADNIPSit þ ∂2BADBVPSit þ ∂3PLFVCPSit þ ∂4FVADPSit þ εit ð5Þ
where BADNIPSit is the net income per share before FV adjustment for firm i during the year t; BADBVPSit is the book value per share before FV adjustment for firm i at year-end t; PLFVCPSit is the profit and loss of FV changes per share from financial assets for trade for firm i during the year t; FVADPSit is the amount of FV adjustment per share from financial assets available for sale for firm i at year-end t.
We manually collect FV adjustment data from the annual reports in the aforementioned four industries and test coefficients ∂1, ∂2, ∂3, and ∂4 in model 5 to verify whether FV adjustments on the balance sheet and income statement numbers are value-relevant.
We also use model 6, 7, 8, and 9 to test the incremental value-relevance of profit and loss of FV changes per share from financial assets for trading and the incremental value-relevance of FV adjustment per share from financial assets held to maturity:
Pit ¼ β0 þ β1BADNIPSit þ β2PLFVCPSit þ β3BVPSit þ εit ð6Þ
Pit ¼ γ0 þ γ1BADNIPSit þ γ2BVPSit þ εit ð7Þ
Pit ¼ ∂0 þ ∂1BADBVPSit þ ∂2FVADPSit þ ∂3NIPSit þ εit ð8Þ
Pit ¼ γ0 þ γ1BADBVPSit þ γ2NIPSit þ εit : ð9Þ

Kết quả (Việt) 1:

where Pit is the price of a share of firm i four months after fiscal year-end t, NIPSit is the earnings per share of firm i during the year t, BVPSit is the book value per share of firm i at the end of year t, and εit is the other value-relevant information of firm i for year t.We adapt the methods employed by Collins et al. (1997) with modification in variables to compare the explanatory power that earnings and book value have for prices. We decompose the total explanatory power into two parts: the incremental explanatory power of earnings as shown in model 2, and the incremental explanatory power of book value as shown in model 3. In order to avoid negative earnings' effects on the explanatory power of the incremental value-relevance of earnings and book value, we first use samples that exclude loss firms for our main testing, and then include loss firms for robustness testing:Pit ¼ β0 þ β1NIPSit þ εit ð2ÞandPit ¼ γ0 þ γ1BVPSit þ εit : ð3ÞThe coefficients of determination from models 1, 2, and 3 are denoted A, B, and C, respectively. We use A to represent the total explanatory power of earnings and book value, R2 = A − B to test the incremental explanatory power provided by book value, and R2 = A − C to test the incremental explanatory power provided by earnings.Chúng tôi sử dụng điều chỉnh R2 để điều tra cho dù giá trị liên quan của thông tin kế toán đã cải thiện trong quá trình chuyển đổi thể chế tại Trung Quốc. Cụ thể, chúng tôi sử dụng phương pháp tương tự như làm việc của Collins et al. (1997) và Francis và Schipper (1996) để kiểm tra cho dù gia tăng quyền lực giải thích của thu nhập và cuốn sách đáng giá đã thay đổi theo thời gian bằng cách sử dụng một thời gian-xu hướng biến regression:t ¼ ϕ0 þ ϕ1TIME þ εit ð4Þtrong trường hợp thời gian = 1,..., 20, tương ứng với năm 1991-2010. Nếu ϕ1 là đáng kể tiêu cực (tích cực), gia tăng quyền lực giải thích được cho là đã giảm (tăng lên) theo thời gian.As the newly issued ASBE 2006 is said to have substantially converged with IFRS, with widely regulated FV measurement, it is reasonable to expect that the implementation of both ASBE 2006 and FVA will improve the value-relevance of financial information. In addition to the institutional environment, the adoption and the value-relevance of FVA is also affected by the availability of FV information and FV input levels (Du et al., 2014; Hung & Mande, 2014). Song et al. (2010) find that the value-relevance of level 1 and level 2 FV inputs is higher than that of level 3. Goh et al. (2009) find the value-relevance of level 1 FV measurement is the highest. Hung and Mande (2014) prove that the value-relevance of FV measurements will increase when the level of the fineness or disaggregation in FV disclosures increases. It is known that the availability of FV information and the level of FV measurements depend on the level of market development; it is reasonable to expect that the higher the FV input level, the more value-relevant financial information will be obtained in a well-developed market. However, in an emerging economy, the market development is imbalanced among industries; therefore, FV input levels may differ in different industries. We expect that if the development of market mechanism among industries were balanced, which means FV information could be equally obtained in similar markets and has similar input level, similar changes could be observed in the combined value-relevance of earnings and book value in the pre- and post-FV re-adoption period. Therefore, we develop H2, H3 and H4.H2. The application of ASBE 2006 improves the combined value-relevance of earnings and book value.H3. The application of FVA contributes to the improvement of the combined value- relevance of earnings and book value.H4. Supposing that the development of market mechanism among industries were balanced, there would not be great differences in the changes in the combined value- relevance of earnings and book value in pre- and post-FV re-adoption periods among industries.We use methods similar to those employed by Barth et al. (2001) and Landsman (2007) to test the incremental value-relevance of FV. We further decompose earnings into profit and loss from FV changes and earnings before adjustment, book value into FV adjustments, and book value before adjustment, as shown in model 5:Pit ¼ ∂0 þ ∂1BADNIPSit þ ∂2BADBVPSit þ ∂3PLFVCPSit þ ∂4FVADPSit þ εit ð5Þwhere BADNIPSit is the net income per share before FV adjustment for firm i during the year t; BADBVPSit is the book value per share before FV adjustment for firm i at year-end t; PLFVCPSit is the profit and loss of FV changes per share from financial assets for trade for firm i during the year t; FVADPSit is the amount of FV adjustment per share from financial assets available for sale for firm i at year-end t.We manually collect FV adjustment data from the annual reports in the aforementioned four industries and test coefficients ∂1, ∂2, ∂3, and ∂4 in model 5 to verify whether FV adjustments on the balance sheet and income statement numbers are value-relevant.We also use model 6, 7, 8, and 9 to test the incremental value-relevance of profit and loss of FV changes per share from financial assets for trading and the incremental value-relevance of FV adjustment per share from financial assets held to maturity:Pit ¼ β0 þ β1BADNIPSit þ β2PLFVCPSit þ β3BVPSit þ εit ð6ÞPit ¼ γ0 þ γ1BADNIPSit þ γ2BVPSit þ εit ð7ÞPit ¼ ∂0 þ ∂1BADBVPSit þ ∂2FVADPSit þ ∂3NIPSit þ εit ð8ÞPit ¼ γ0 þ γ1BADBVPSit þ γ2NIPSit þ εit : ð9Þ

Kết quả (Việt) 2:

nơi Pit là giá của một cổ phần của doanh nghiệp i bốn tháng sau khi năm tài chính kết thúc t, NIPSit là thu nhập trên mỗi cổ phiếu của doanh nghiệp i trong năm t, BVPSit là giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu của doanh nghiệp i vào cuối năm t , và εit là thông tin có giá trị liên quan khác của doanh nghiệp i trong năm t.
Chúng tôi thích ứng với các phương pháp làm việc của Collins et al. (1997) với sự biến đổi trong các biến để so sánh sức mạnh giải thích rằng thu nhập và giá trị sổ sách có giá. Chúng tôi phân hủy tổng sức mạnh giải thích thành hai phần: sức mạnh giải thích gia tăng của các khoản thu nhập như trong mô hình 2, và sức mạnh giải thích gia tăng giá trị sổ sách như trong mô hình 3. Để tránh những tác động tiêu cực thu nhập 'trên năng giải thích của gia tăng giá trị phù hợp của thu nhập và giá trị sổ sách, trước tiên chúng ta sử dụng các mẫu đó loại trừ các doanh nghiệp thua lỗ để thử nghiệm chính của chúng tôi, và sau đó bao gồm các công ty thua lỗ để thử nghiệm độ bền: Pit ¼ β0 þ þ β1NIPSit εit ð2Þ và Pit ¼ γ0 þ þ γ1BVPSit εit: ð3Þ Các hệ số xác định từ mô hình 1, 2, và 3 được ký hiệu là A, B, và C, tương ứng. Chúng tôi sử dụng A để đại diện cho tổng năng giải thích của thu nhập và giá trị sổ sách, R2 = A - B để kiểm tra sức mạnh giải thích gia tăng được cung cấp bởi giá trị sổ sách, và R2 = A -. C để kiểm tra sức mạnh giải thích gia tăng được cung cấp bởi các khoản thu nhập Chúng tôi sử dụng điều chỉnh R2 để điều tra xem liệu các giá trị liên quan của thông tin kế toán đã được cải thiện trong quá trình chuyển đổi thể chế ở Trung Quốc. Cụ thể, chúng tôi sử dụng phương pháp tương tự được sử dụng bởi Collins et al. (1997) và Francis và Schipper (1996) để kiểm tra xem sức mạnh giải thích gia tăng của thu nhập và giá trị sổ sách cho giá đã thay đổi theo thời gian bằng cách sử dụng một biến hồi quy theo thời gian xu hướng: t ¼ φ0 þ þ φ1TIME εit ð4Þ ​​nơi THỜI GIAN = 1, ..., 20, tương ứng với năm 1991-2010. Nếu φ1 là tiêu cực đáng kể (tích cực), sức mạnh giải thích gia tăng được cho là đã giảm (tăng) theo thời gian. Khi ASBE mới phát hành năm 2006 được cho là có chất hội tụ với IFRS, với việc đo FV quy định rộng rãi, nó là hợp lý để mong đợi rằng việc thực hiện của cả hai ASBE 2006 và FVA sẽ nâng cao giá trị thích hợp của các thông tin tài chính. Ngoài môi trường thể chế, việc áp dụng và các giá trị liên quan của FVA cũng bị ảnh hưởng bởi sự sẵn có của thông tin FV và mức độ đầu vào FV (Du et al, 2014;. Hung & Mande, 2014). Song et al. (2010) thấy rằng các giá trị thích hợp của các yếu tố đầu vào cấp 1 và cấp 2 FV là cao hơn so với mức độ 3. Goh et al. (2009) tìm thấy những giá trị phù hợp của mức độ 1 FV đo là cao nhất. Hùng và Mande (2014) chứng minh rằng các giá trị phù hợp của phép đo FV sẽ tăng khi mức độ mịn hoặc phân tách trong FV tiết lộ các thông tăng. Được biết, sự sẵn có của thông tin FV và mức độ của các phép đo FV phụ thuộc vào mức độ phát triển thị trường; đó là lý do để cho rằng cao hơn mức độ đầu vào FV, các thông tin tài chính có giá trị phù hợp hơn sẽ được thu được trong một thị trường phát triển tốt. Tuy nhiên, trong một nền kinh tế mới nổi, phát triển thị trường đang mất cân đối giữa các ngành; Do đó, mức đầu vào FV có thể khác nhau trong các ngành công nghiệp khác nhau. Chúng tôi hy vọng rằng, nếu sự phát triển của cơ chế thị trường trong các ngành công nghiệp đã được cân, có nghĩa là thông tin FV có thể đạt được bình đẳng trong thị trường tương tự, có trình độ đầu vào tương tự, những thay đổi tương tự có thể được quan sát thấy trong các kết hợp giá trị phù hợp của thu nhập và giá trị sổ sách trong tiền - và sau FV kỳ tái áp dụng. Do đó, chúng tôi phát triển H2, H3 và H4. H2. Các ứng dụng của ASBE 2006 cải thiện kết hợp giá trị phù hợp của thu nhập và giá trị sổ sách. H3. Các ứng dụng của FVA góp phần vào việc cải thiện mức độ phù hợp kết hợp giá trị gia của thu nhập và giá trị sổ sách. H4. Giả sử rằng sự phát triển của cơ chế thị trường trong các ngành công nghiệp cân bằng thì sẽ không có sự khác biệt lớn trong những thay đổi trong giá trị gia liên quan kết hợp của thu nhập và giá trị sổ sách trong thời kỳ trước và sau FV tái áp dụng trong các ngành công nghiệp. Chúng tôi sử dụng phương pháp tương tự để những người làm việc Barth et al. (2001) và Landsman (2007) để kiểm tra gia tăng giá trị phù hợp của FV. Chúng tôi tiếp tục phân hủy thành các khoản thu nhập lợi nhuận và mất mát từ những thay đổi FV và thu nhập trước khi điều chỉnh, giá trị sổ sách điều chỉnh thành FV, và giá trị sổ sách trước khi điều chỉnh, như trong mô hình 5: Pit ¼ ∂0 þ þ ∂1BADNIPSit ∂2BADBVPSit þ þ ∂3PLFVCPSit ∂4FVADPSit þ εit ð5Þ nơi BADNIPSit là thu nhập ròng trên mỗi cổ phiếu trước khi điều chỉnh FV cho doanh nghiệp i trong năm t; BADBVPSit là giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu trước khi điều chỉnh FV cho công ty của tôi ở cuối năm t; PLFVCPSit là lợi nhuận và mất mát của những thay đổi FV mỗi cổ phiếu từ tài sản tài chính cho thương mại cho doanh nghiệp i trong năm t; FVADPSit là số tiền điều chỉnh FV mỗi cổ phiếu từ tài sản tài chính sẵn sàng để bán cho doanh nghiệp i ở cuối năm t. Chúng tôi tự thu thập dữ liệu điều chỉnh FV từ các báo cáo hàng năm trong bốn ngành công nghiệp nói trên và hệ số thử nghiệm ∂1, ∂2, ∂3 , và ∂4 trong mô hình 5 để xác minh xem điều chỉnh FV vào các con số cân đối kế toán và báo cáo thu nhập là giá trị có liên quan. Chúng tôi cũng sử dụng mô hình 6, 7, 8 và 9 để kiểm tra gia tăng giá trị phù hợp của lợi nhuận và mất mát của FV thay đổi mỗi cổ phiếu từ tài sản tài chính kinh doanh và gia tăng giá trị phù hợp của điều chỉnh FV mỗi cổ phiếu từ tài sản tài chính được tổ chức đến ngày đáo hạn: Pit ¼ β0 þ þ β1BADNIPSit β2PLFVCPSit þ þ β3BVPSit εit ð6Þ Pit ¼ γ0 þ þ γ1BADNIPSit γ2BVPSit þ εit ð7Þ Pit ¼ ∂0 þ þ ∂1BADBVPSit ∂2FVADPSit þ þ ∂3NIPSit εit ð8Þ Pit ¼ γ0 þ þ γ1BADBVPSit γ2NIPSit þ εit: ð9Þ