3.2. R&D volatilityThe treatment of accounting R&D in the UK follows t的简体中文翻译

3.2. R&D volatilityThe treatment of

3.2. R&D volatilityThe treatment of accounting R&D in the UK follows the SSAP 13. This guideline allows firms to write off their R&D expenses in the year they occur or to capitalize them in certain circumstances, such as when the reliable measurement of future benefits is possible. However, Nixon (1997) provides evidence that accountants in the UK prefer to expense R&D costs due to the uncertainty in estimating future benefits, with a large majority of the accountants (81%) writing-off these expenses immediately. Following Kumar and Li (2016), we estimate the R&D volatility measure with the available information on a firm's annual R&D expense in the income statement.Mudambi and Swift (2014) measure R&D volatility as unexpected and extreme changes in R&D in a GARCH specification over a ten-year window. Although this approach is feasible in OLS-based tests where long-term R&D changes can be included in the regression as a variable, it bears disadvantages in a panel setting. Indeed, ten-year rolling windows for measuring R&D volatility might lead to lower statistical variance over a period of observation. More importantly, the effects of R&D decisions are less likely to persist over a long period of time.Therefore, we rely on a simpler measure of R&D volatility, which Mudambi and Swift (2011) also propose. Further, we use the coefficient of variation, that is, the standard deviation of residuals in the trend of R&D expenditures over the past five years:R&D Volatility=Si/ xiwhere S i is the standard deviation of the residuals from regression R & D it = α 0i + β 1i t + ε i from t to t − 4, and x i is firm i's mean R&D expenditure over the five-year rolling windows.
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3.2。R&d波动<br>占R&d在英国的治疗遵循的会计实务准则13.该准则允许公司在他们出现或利用它们在某些情况下,例如当未来收益的可靠的测量有可能在今年写了他们的R&d费用。然而,尼克松(1997)提供的证据表明,在英国会计师喜欢费用R&d成本由于估计未来收益的不确定性,以大多数核销立即这些费用的会计(81%)的。继Kumar和李(2016),我们估计R&d波动率与利润表中的一个公司的年度R&d费用的可用信息。<br>Mudambi和夫特(2014)测量的R&d波动如R&d在GARCH规范超过十年窗口意想不到和极端变化。虽然这种方法是基于OLS-测试可行,其中长期R&d的变化可以被包括在回归作为一个变量,它带着一个面板设置的缺点。事实上,十年滚动窗口用于测量R&d波动可能导致降低了一段时间的观察统计方差。更重要的是,R&d决策的影响不太可能持续在一段较长的时间。<br>因此,我们依赖于R&d波动的简单量度,Mudambi和斯威夫特(2011)也提出。此外,我们使用变异系数,即在R&d支出在过去五年的趋势残差的标准偏差:<br><br>其中S i是残差从回归R&d它=α0I +β1I T +ε从T到T I的标准偏差 - 4,和xi是企业i的平均R&d支出超过五年滚动窗口。
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3.2. 研发波动率<br>英国的会计研发处理遵循 SSAP 13。该准则允许公司在发生当年注销其研发支出,或在某些情况下(例如,当可以可靠地衡量未来收益时)将其资本化。然而,Nixon(1997年)提供了证据,表明英国会计师由于估计未来收益的不确定性而倾向于花费研发成本,大多数会计师(81%)立即注销这些费用。继 Kumar 和 Li (2016 年)之后,我们根据损益表中公司年度研发支出的现有信息估算研发波动性指标。<br>Mudambi 和 Swift (2014) 在十年的窗口内将研发波动性作为 GARCH 规范中研发的意外和极端变化进行测量。尽管这种方法在基于 OLS 的测试中是可行的,在回归中可以将长期 R&D 更改作为变量包含在其中,但它在面板设置中具有缺点。事实上,用于测量研发波动性的十年滚动窗口可能会导致在观察期间降低统计差异。更重要的是,研发决策的影响不太可能长期持续下去。<br>因此,我们依靠一种更简单的研发波动性衡量标准,这是Mudambi和Swift(2011年)也提出的。此外,我们使用变异系数,即过去五年研发支出趋势中残差的标准偏差:<br>研发波动率=Si/xi<br>其中 S i 是回归 R + D 残差的标准偏差 , = 0i = = 1i t = = i 从 t 到 t = 4,x i 是坚定 i 在五年滚动窗口期间的平均研发支出。
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3.2条。研发波动<br>英国对会计研发的处理遵循SSAP 13。这一准则允许企业在其发生当年注销其研发费用,或在某些情况下将其资本化,例如在可能可靠地计量未来收益的情况下。然而,尼克松(1997)提供的证据表明,由于未来收益估计的不确定性,英国的会计师更愿意支出研发成本,大部分会计师(81%)立即注销这些费用。继Kumar和Li(2016)之后,我们根据损益表中关于公司年度研发费用的可用信息估计研发波动性度量。<br>Mudambi和Swift(2014)将研发波动性作为10年内GARCH规范中研发的意外和极端变化来衡量。虽然这种方法在基于OLS的测试中是可行的,在这种测试中,长期的研发变化可以作为变量包含在回归中,但是在面板设置中它有缺点。事实上,十年滚动窗口用于衡量研发波动性可能会在一段时间内导致较低的统计方差。更重要的是,研发决策的影响不太可能长期持续下去。<br>因此,我们依赖于一个更简单的研发波动性度量,Mudanbi和Swift(2011)也提出了这个度量。此外,我们使用变异系数,即过去五年研发支出趋势中残差的标准差:<br>研发波动= SI/XI<br>式中,S i是回归R&D残差的标准差,它=从t到t-4的α0i+β1i t+εi,x i是公司在五年滚动窗口内的平均R&D支出。<br>
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