Earnings management and board oversight: an international comparison
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper attempts to investigate the relationships between the board of directors' characteristics and earnings management being a proxy of earnings quality in two separate countries, France and Canada. Specifically, it aims to investigate how certain contextual features affect differently earnings management behavior, and to reveal which factors are the most prominent incentives of management discretion in both cases. Design/methodology/approach The paper uses a performance matched discretionary accruals (PMDA) measure as a proxy for earnings management. Three separate panel‐regressions are then performed on a full sample, comprising a French sub‐sample and a Canadian sub‐sample, to detect board characteristics and institutional features' impacts on the PMDA. Regressions are based on a panel of 180 French and Canadian listed firms' data over the period 2006‐2008. Findings Evidence shows that CEO stock ownership, independent monitoring and institutional investor's property are strong earnings management determinants in both the French and Canadian frameworks. Nevertheless, leadership structure and board size seem to be neutral. Furthermore, French firms show specific earnings management incentives which are related to high ownership concentration, low equity widespread and high contractual debt costs. Dominant minority ownership and capital market forces are the key earnings management incentives in the Canadian context. These findings are robust to alternative sensitivity tests. Research limitations/implications Even though the findings answer some questions, earnings management incentives are still to be decided. Future research could further highlight the impact of contractual, legal, cultural, ethical and political country‐specific factors related to financial reporting. Originality/value This paper investigates how an effective board of directors is able to provide a monitoring mechanism to ensure high quality of earnings. Moreover, it builds on cross‐country variations in corporate governance features and contextual‐specific factors to reveal earnings management behavior's incentives in two separate environments, namely French and Canadian ones. The underlying promise is that poor corporate governance (weak board monitoring), high ownership concentration, and intensive financial market forces create incentives that largely influence manager's willingness to report earnings that don't reflect a firm's true performance.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».