Earnings Management Prior to Initial Public Offerings and Its Effect on Firm Performance: International Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the degree of discretionary current accruals (DCA-1) prior to the initial public offerings (IPOs) of foreign firms in an attempt to study the two seemingly opposing views of Teoh, Welch, and Wong (1998) and Ball and Shivakumar (2008) in regards to pre-IPO earnings management. By analyzing a sample of 4962 IPOs from 28 countries, I find that, on average, IPO firms do not report significantly positive DCA-1. This result supports the view held by Ball and Shivakumar that IPO firms do not engage in earnings management and it is inconsistent with the earnings management hypothesis of Teoh et al. (1998). Furthermore, results support the criticism of Ball and Shivakumar (2008) that the use of discretionary accruals in the IPO year (DCA0) is a biased measure of earnings management. However, consistent with the hypothesis of Teoh et al. (1998), results show that firms with higher discretionary accruals (DCA-1 or DCA0) underperform in the long run. The negative relationship between the long-term performance and the level of DCA is robust to several measures of long-term performance (cumulative abnormal returns-CAR, buy-and-hold abnormal returns-BHAR, Fama-French 4-factor model-Alpha), to several time horizons (3 and 5 years), and holds even after controlling for several firm characteristics. Overall, the results show that although on average IPO firms don’t engage in earnings management, the ones that do, underperform in the long run.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».