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Enregistrement W2145097727 · doi:10.1111/1911-3846.12007

Earnings Non‐Synchronicity and Voluntary Disclosure

2012· article· en· W2145097727 sur OpenAlexvenueno aff
Guojin Gong, Laura Yue Li, Ling Zhou

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSynchronicityEarningsInformation asymmetryBusinessEarnings response coefficientVoluntary disclosureEconomicsAccountingFinancial economicsMonetary economicsFinancePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earnings non‐synchronicity reflects the extent to which firm‐specific factors determine a firm's earnings. Prior research suggests that high earnings non‐synchronicity impedes corporate outsiders' ability to process information. This study examines the impact of earnings non‐synchronicity on managers' decisions to provide earnings forecasts. We propose that high earnings non‐synchronicity motivates managers to issue earnings forecasts to reduce information asymmetry between managers and investors and to preempt costly information acquisition by outsiders. Consistently, we find a positive relation between earnings non‐synchronicity and managers' propensity to issue earnings forecasts, particularly long‐horizon forecasts. This positive relation is weaker when earnings are easier to predict based on the firm's earnings history and is stronger when the firm has higher institutional ownership and greater analyst following. We also find that the market's reaction to management forecasts increases with earnings non‐synchronicity. Overall, the evidence suggests that managers voluntarily provide earnings forecasts to alleviate the adverse consequences of earnings non‐synchronicity. These findings provide a more complete picture about the impact of earnings non‐synchronicity on a firm's information environment, and highlight the effect of the nature of information asymmetry on voluntary disclosures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations94
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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