Relative versus Incremental Information Content *

Relative versus Incremental Information Content * Abstract. This study distinguishes between incremental and relative information content. Incremental comparisons ask whether one accounting measure provides information content beyond that provided by another, and apply when one measure is viewed as given and an assessment is desired regarding the incremental contribution of another (e.g., a supplemental disclosure). Relative comparisons ask which measure has greater information content, and apply when making mutually exclusive choices among alternatives, or when rankings by information content are desired (e.g., when comparing alternative disclosures). Questions of both incremental and relative information content arise frequently in accounting. However, few previous studies have examined questions of relative information content. Possible explanations include unfamiliarity with the relative versus incremental distinction, and the additional statistical complexity involved in testing for relative information content. First, we examine analytically the relation between incremental and relative information content, demonstrating that they address different research questions and require different tests for statistical significance. Second, we identify accounting research contexts in which questions of relative and incremental information content arise. Third, we propose a new regression‐based test for relative information content. This test applies to both returns and valuation studies, generalizes to any number of predictor variables, and can be used in conjunction with White's (1980) adjustment for heteroskedasticity. Fourth, we illustrate tests for relative and incremental information content in a familiar research setting that compares the information contents of net income, cash flows, and net sales in 40 industries. Résumé. Les auteurs établissent la distinction entre le contenu marginal et relatif en information. Les comparaisons du contenu marginal visent à déterminer si une mesure comptable livre un contenu en information supérieur à celui d'une autre, et elles s'appliquent dans les cas où une mesure est considérée comme étant donnée et où l'on souhaite évaluer la contribution marginale d'une autre mesure (par exemple, la présentation de renseignements complémentaires). Les comparaisons du contenu relatif visent à déterminer quelle mesure livre un contenu en information supérieur, et elles s'appliquent dans les cas où les choix entre différentes possibilités sont mutuellement exclusifs ou lorsqu'il s'agit d'établir des classifications selon le contenu en information (par exemple, dans la comparaison de différentes possibilités en ce qui a trait à la présentation d'information). La question du contenu marginal aussi bien que du contenu relatif en information se pose fréquemment en comptabilité. Dans les études réalisées jusqu'à maintenant, l'on s'est peu intéressé aux questions touchant le contenu relatif en information. Cette lacune pourrait s'expliquer, entre autres, par le caractère inusité de la distinction entre contenu relatif et contenu marginal en information et par la complexité statistique accrue que supposent des tests portant sur le contenu relatif en information. Selon un schéma analytique, les auteurs examinent en premier lieu la relation entre le contenu marginal et le contenu relatif en information, en démontrant que les mesures correspondantes se rapportent à des questions de recherche différentes et qu'elles exigent des tests de signification statistique différents. Ils déterminent en deuxième lieu quels sont les contextes de recherche comptable dans lesquels se posent les questions pertinentes au contenu relatif et marginal en information. Ils proposent, en troisième lieu, un test inédit fondé sur la régression et s'appliquant au contenu relatif en information. Ce test convient à la fois aux études de rendement et aux études d'évaluation, peut être généralisé à n'importe quel nombre de variables prédictives et peut être utilisé en association avec l'ajustement de White (1980) relatif à l'hétéroscédasticité. Ils illustrent, en quatrième lieu, l'application de tests du contenu relatif et marginal en information dans un contexte de recherche familier où le contenu informationnel du bénéfice net, des flux de trésorerie et du chiffre d'affaires net est comparé dans 40 entreprises. http://www.deepdyve.com/assets/images/DeepDyve-Logo-lg.png Contemporary Accounting Research Wiley

Relative versus Incremental Information Content *

Loading next page...
 
/lp/wiley/relative-versus-incremental-information-content-2wA9mQgC0J
Publisher
Wiley
Copyright
1995 Canadian Academic Accounting Association
ISSN
0823-9150
eISSN
1911-3846
DOI
10.1111/j.1911-3846.1995.tb00478.x
Publisher site
See Article on Publisher Site

Abstract

Abstract. This study distinguishes between incremental and relative information content. Incremental comparisons ask whether one accounting measure provides information content beyond that provided by another, and apply when one measure is viewed as given and an assessment is desired regarding the incremental contribution of another (e.g., a supplemental disclosure). Relative comparisons ask which measure has greater information content, and apply when making mutually exclusive choices among alternatives, or when rankings by information content are desired (e.g., when comparing alternative disclosures). Questions of both incremental and relative information content arise frequently in accounting. However, few previous studies have examined questions of relative information content. Possible explanations include unfamiliarity with the relative versus incremental distinction, and the additional statistical complexity involved in testing for relative information content. First, we examine analytically the relation between incremental and relative information content, demonstrating that they address different research questions and require different tests for statistical significance. Second, we identify accounting research contexts in which questions of relative and incremental information content arise. Third, we propose a new regression‐based test for relative information content. This test applies to both returns and valuation studies, generalizes to any number of predictor variables, and can be used in conjunction with White's (1980) adjustment for heteroskedasticity. Fourth, we illustrate tests for relative and incremental information content in a familiar research setting that compares the information contents of net income, cash flows, and net sales in 40 industries. Résumé. Les auteurs établissent la distinction entre le contenu marginal et relatif en information. Les comparaisons du contenu marginal visent à déterminer si une mesure comptable livre un contenu en information supérieur à celui d'une autre, et elles s'appliquent dans les cas où une mesure est considérée comme étant donnée et où l'on souhaite évaluer la contribution marginale d'une autre mesure (par exemple, la présentation de renseignements complémentaires). Les comparaisons du contenu relatif visent à déterminer quelle mesure livre un contenu en information supérieur, et elles s'appliquent dans les cas où les choix entre différentes possibilités sont mutuellement exclusifs ou lorsqu'il s'agit d'établir des classifications selon le contenu en information (par exemple, dans la comparaison de différentes possibilités en ce qui a trait à la présentation d'information). La question du contenu marginal aussi bien que du contenu relatif en information se pose fréquemment en comptabilité. Dans les études réalisées jusqu'à maintenant, l'on s'est peu intéressé aux questions touchant le contenu relatif en information. Cette lacune pourrait s'expliquer, entre autres, par le caractère inusité de la distinction entre contenu relatif et contenu marginal en information et par la complexité statistique accrue que supposent des tests portant sur le contenu relatif en information. Selon un schéma analytique, les auteurs examinent en premier lieu la relation entre le contenu marginal et le contenu relatif en information, en démontrant que les mesures correspondantes se rapportent à des questions de recherche différentes et qu'elles exigent des tests de signification statistique différents. Ils déterminent en deuxième lieu quels sont les contextes de recherche comptable dans lesquels se posent les questions pertinentes au contenu relatif et marginal en information. Ils proposent, en troisième lieu, un test inédit fondé sur la régression et s'appliquant au contenu relatif en information. Ce test convient à la fois aux études de rendement et aux études d'évaluation, peut être généralisé à n'importe quel nombre de variables prédictives et peut être utilisé en association avec l'ajustement de White (1980) relatif à l'hétéroscédasticité. Ils illustrent, en quatrième lieu, l'application de tests du contenu relatif et marginal en information dans un contexte de recherche familier où le contenu informationnel du bénéfice net, des flux de trésorerie et du chiffre d'affaires net est comparé dans 40 entreprises.

Journal

Contemporary Accounting ResearchWiley

Published: Sep 1, 1995

References

You’re reading a free preview. Subscribe to read the entire article.


DeepDyve is your
personal research library

It’s your single place to instantly
discover and read the research
that matters to you.

Enjoy affordable access to
over 18 million articles from more than
15,000 peer-reviewed journals.

All for just $49/month

Explore the DeepDyve Library

Search

Query the DeepDyve database, plus search all of PubMed and Google Scholar seamlessly

Organize

Save any article or search result from DeepDyve, PubMed, and Google Scholar... all in one place.

Access

Get unlimited, online access to over 18 million full-text articles from more than 15,000 scientific journals.

Your journals are on DeepDyve

Read from thousands of the leading scholarly journals from SpringerNature, Elsevier, Wiley-Blackwell, Oxford University Press and more.

All the latest content is available, no embargo periods.

See the journals in your area

DeepDyve

Freelancer

DeepDyve

Pro

Price

FREE

$49/month
$360/year

Save searches from
Google Scholar,
PubMed

Create folders to
organize your research

Export folders, citations

Read DeepDyve articles

Abstract access only

Unlimited access to over
18 million full-text articles

Print

20 pages / month

PDF Discount

20% off