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*
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».