MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2086895300 · doi:10.1506/586l-8dkt-3uyl-l9q4

Equilibrium Earnings Management, Incentive Contracts, and Accounting Standards*

2004· article· en· W2086895300 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre Jinghong Liang

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)Earnings managementAccountingIncentiveBusinessPrincipal–agent problemEarningsManagement accountingEconomicsFinanceMicroeconomicsCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, we model earnings management as a consequence of the interaction among self‐interested economic agents ‐ namely, the managers, the shareholders, and the regulators. In our model, a manager controls a stochastic production technology and makes periodic accounting reports about his or her performance; an owner chooses a compensation contract to induce desirable managerial inputs and reporting choices by the manager; and a regulatory body selects and enforces accounting standards to achieve certain social objectives. We show that various economic trade‐offs give rise to endogenous earnings management. Specifically, the owner may reduce agency costs by designing a compensation contract that tolerates some earnings management because such a contract allocates the compensation risk more efficiently. The earnings‐management activity produces accounting reports that deviate from those prescribed by accounting standards. Given such reports, the valuation of the firm may be nonlinear and s‐shaped, thereby recognizing the manager's reporting incentives. We also explore policy implications, noting that (1) the regulator may find enforcing a zero‐tolerance policy ‐ no earnings management allowed ‐ economically undesirable; and (2) when selecting the optimal accounting standard, valuation concerns may conflict with stewardship concerns. We conclude that earnings management is better understood in a strategic context that involves various economic trade‐offs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations27
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Accounting ResearchMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207