The association between management earnings forecasts, earnings management, and stock market valuation: Evidence from French IPOs
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates managers' motivations to engage in earnings management through purposeful interventions in the setting of discretionary accruals, in the context of initial public offerings (IPOs) in France. Firms issuing forecasts in their prospectuses are expected to differ from nonforecasters in the level of earnings management during the year following the public offering. Within the context of contracting theory, four research questions are addressed. First, are IPO firms issuing forecasts more inclined to manage earnings 1 year after an IPO compared to nonforecasting firms? Second, is a forecasting firm's level of earnings management conditioned by earnings-forecast deviation? Third, is earnings management by IPO forecasting firms affected by contractual and governance environments? Fourth, how do investors see through earnings management following IPO earnings forecasts, i.e., how do stock market participants value earnings components (i.e., nondiscretionary and discretionary accruals)? Our findings document that in the year following an IPO, the magnitude of earnings management is much higher for forecasters than for nonforecasters. Results also show that a firm's accrual behavior is affected by earnings-forecast deviation, but the relationship is moderated by contractual and governance constraints. Finally, it would appear that French investors do not adequately readjust the relationship between reported earnings and a firm's market value for the year in which earnings are subject to manipulations.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».