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Enregistrement W2167903605 · doi:10.2308/accr.2010.85.4.1325

Joint Effects of Principles-Based versus Rules-Based Standards and Auditor Type in Constraining Financial Managers’ Aggressive Reporting

2010· article· en· W2167903605 sur OpenAlexaff
Karim Jamal, Hun‐Tong Tan

Notice bibliographique

RevueThe Accounting Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingOpportunismBusinessAuditExternal auditorAuditor independenceOff-balance-sheetBalance sheetDatabase transactionPosition (finance)Actuarial scienceFinanceEconomicsJoint auditInternal auditComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Managers sometimes implement accounting standards (such as the lease standard) opportunistically to move debt off balance sheet. Regulators and standard-setters are considering the adoption of principles-based accounting standards to reduce such opportunism. We report the results of an experiment in which experienced financial managers, with incentives to structure a transaction off balance sheet, take a reporting position on how a lease is to be reported. We manipulate the type of accounting standards (principles-based, rules-based) and the type of auditor (principles-oriented, rules-oriented, or client-oriented). Results show that for a rules-based standard, auditor-type does not influence participants’ propensity to report the transaction off balance sheet. However, for a principles-based standard, auditor-type matters in that this propensity is lowest when the auditor is principles-oriented as opposed to rules- or client-oriented. Our results suggest that a move toward more principles-based standards is likely to result in improved financial reporting quality only when there is a corresponding shift in auditors’ mindsets toward being more principles-oriented.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations168
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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