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Enregistrement W1887471956 · doi:10.1177/0148558x0001500301

Analysis of the Impact of Accounting Accruals on Earnings Uncertainty and Response Coefficients

2000· article· en· W1887471956 sur OpenAlexaff
Gerald A. Feltham, Jinhan Pae

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Auditing & Finance · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccrualEarnings response coefficientEarnings managementValuation (finance)EconometricsEarningsPrivate information retrievalVariance (accounting)EconomicsAccountingStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses the residual income valuation model in Feltham and Ohlson (1996) as the basis for developing a model in which management has private information and their choice of accruals influences the information received by investors. The noisiness of accruals relative to management's private value relevant information is exogenous. The analysis examines how the characteristics of the management's private information and their accrual choice process influences the variance of unexpected earnings and the earnings response coefficient. The variance of unexpected earnings is shown to be an increasing function of the noise in managed accruals, but information enhancing earnings management does not necessarily decrease the variance of unexpected earnings. It depends on the nature of the information. The earnings response coefficient is shown to depend on both the persistence of earnings as well as the informativeness of reported earnings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations45
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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