Equilibrium Earnings Management, Incentive Contracts, and Accounting Standards*
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».