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Enregistrement W2122709157 · doi:10.1506/6tpa-d5hh-gkmb-9gjv

Earnings Quality under Rules‐ versus Principles‐based Accounting Standards: A Test of the Skinner Hypothesis / LA QUALITÉ DES RÉSULTATS SELON QUE LES NORMES COMPTABLES SONT AXÉES SUR LES RÈGLES OU SUR LES PRINCIPES: VÉRIFICATION DE L'HYPOTHÈSE DE SKINNER*

2005· article· en· W2122709157 sur OpenAlexafffundvenueabout
Erin Webster, Daniel B. Thornton

Notice bibliographique

RevueCanadian Accounting Perspectives · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAccrualAccountingQuality (philosophy)Accounting standardBusinessControl (management)Earnings qualityEarningsEarnings managementAccounting information systemEconomicsFinancial accountingManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We provide preliminary evidence, consistent with Skinner (1995), that Canada's relatively principles‐based GAAP yield higher accrual quality than the United States' relatively rules‐based GAAP. These results stem from a comparison of the Dechow‐Dichev (2002) measure of accrual quality for cross‐listed Canadian firms reporting under both Canadian and U.S. GAAP. However, we document lower accrual quality for Canadian firms reporting under U.S. GAAP than for U.S. firms, which are subject to stronger U.S. oversight, reporting under U.S. GAAP. The latter results suggest that stronger U.S. oversight compensates for inferior accrual quality associated with rules‐based GAAP. Consistent with the positive effect of Canada's principles‐based GAAP and the offsetting negative effect of Canada's weaker oversight, we find no overall difference in accrual quality between Canadian firms reporting under Canadian GAAP and U.S. firms reporting under U.S. GAAP. Our results imply that (1) policymakers who wish to compare the effectiveness of oversight across jurisdictions must control for the GAAP effect; and (2) accounting standard‐setters who wish to compare the effectiveness of principles‐ versus rules‐based GAAP must control for oversight strength.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations28
Publié2005
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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