MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1709677996 · doi:10.1111/j.1467-629x.2012.00486.x

The usefulness of operating cash flow and accrual components in improving the predictive ability of earnings: a re-examination and extension

2012· article· en· W1709677996 sur OpenAlexaff
Shadi Farshadfar, Reza Monem

Notice bibliographique

RevueAccounting and Finance · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCash flowAccrualOperating cash flowProfitability indexEconometricsEarningsCash flow forecastingBusinessCash flow statementPanel dataEconomicsAccountingFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine whether the components of accruals and operating cash flows improve the predictive ability of earnings for forecasting future cash flows. Unlike most previous studies, we avoid data estimation errors and sample self-selection bias because we exploit data from Australia where reporting of actual cash flow components had been mandatory since 1992. We show that accrual components and operating cash flow components together are more useful than (i) earnings, (ii) operating cash flows and total accruals and (iii) the combination of operating cash flows with accrual components in forecasting future cash flows. These results are robust to several contextual factors, including the length of the operating cash cycle, industry membership, firm profitability and firm size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAccounting and FinanceMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207