Earnings Persistence Over The Macroeconomic Cycle: Evidence From Korea
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines whether the persistence of earnings components is affected by the macroeconomic cycle in Korea. To measure the macroeconomic cycle, we use the cycle variation value of Coincident Composite Index (CCI) data obtained from the Korea National Statistics Office. Results from a sample of 21,232 firm-quarter observations over the period 2002-2013 indicate that accruals (cash flows) are more persistent than cash flows (accruals) during expansions (recessions). Also, when going from an expansion to a recession, a decline in accruals persistence is greater than that in cash flows persistence. When total accruals are decomposed into non-discretionary and discretionary portions using the modified Jones model (Dechow et al., 1995), we find that non-discretionary accruals are most persistent than the other components during both expansions and recessions, and a decline in persistence is largest (smallest) for discretionary accruals (cash flows) when going from an expansion to a recession. Most of these results hold when we split the macroeconomic cycle into four phases including transitory periods. Taken together, we provide evidence on the differential effects of macroeconomic cycle on the persistence of individual earnings components in Korea. Our findings suggest that macroeconomic variables are needed to be considered in studies on earnings persistence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».