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Enregistrement W2157371378 · doi:10.1111/j.1911-3846.2010.01023_9.x

Évaluation du crédit et fiscalité : l’incidence des écarts entre résultat comptable et résultat fiscal sur la variation des notations

2010· article· fr· W2157371378 sur OpenAlexvenueno aff
Benjamin C. Ayers, Stacie Kelley Laplante, Sean T. McGuire

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Reporting and Valuation Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les auteurs se demandent si les analystes de crédit utilisent l’information que livrent les écarts entre résultat comptable et résultat fiscal dans l’analyse du risque de crédit que présentent les entreprises. L’augmentation de l’écart entre résultat comptable et résultat fiscal peut être révélatrice pour les agences d’évaluation du crédit, car elle peut signaler une détérioration de la qualité des résultats ou des modifications dans le financement hors bilan de l’entreprise. Les résultats de l’étude semblent indiquer l’existence d’un lien négatif significatif entre les changements positifs dans les écarts entre résultat comptable et résultat fiscal et la variation des notations. Cette observation confirme l’hypothèse selon laquelle les changements positifs importants dans les écarts entre résultat comptable et résultat fiscal signalent une détérioration de la qualité des résultats et (ou) une augmentation du financement hors bilan. Les auteurs constatent également que les changements négatifs importants dans les écarts entre résultat comptable et résultat fiscal donnent lieu à des variations des notations moins favorables, ce qui corroborerait la thèse selon laquelle ces changements signalent une détérioration de la qualité des résultats. En procédant à des analyses complémentaires, les auteurs observent que le lien entre les changements dans les écarts entre résultat comptable et résultat fiscal et la variation des notations est moins marqué dans le cas des entreprises qui se livrent activement à la planification fiscale (les écarts entre résultat comptable et résultat fiscal étant, par exemple, plus susceptibles d’indiquer des activités de planification fiscale qu’une détérioration de la qualité des résultats).

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,170
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,170
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations0
Publié2010
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