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Enregistrement W2345847798 · doi:10.1108/ijaim-06-2015-0031

Ownership structure and earnings management: evidence from Jordan

2016· article· en· W2345847798 sur OpenAlexfundno aff
Ebraheem Saleem Salem Alzoubi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Accounting and Information Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésAccountingAccrualEarnings managementBusinessCorporate governanceStock exchangeEarnings qualityInsiderAudit committeeOriginalityAuditEarningsFinanceQualitative researchPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to examine the association between internal corporate governance mechanism and earnings management of Jordanian companies. More specifically, the author examines several hypotheses regarding the relationships between ownership and earnings management. Design/methodology/approach This study measures the magnitude of discretionary accruals as a proxy for earnings management using the cross-sectional modified Jones model. A number of econometric techniques are used including ordinary least squares and generalized least squares to test the relationship between company ownership and earnings management, using a sample of 62 companies listed on the Amman Stock Exchange. Findings The results revealed that insider managerial ownership, institutional ownership, external blockholder, family ownership and foreign ownership have superior influence on financial reporting quality, as it is, to a greater extent, potentially able to curtail earnings management. The findings contended that the aspects of ownership structure have a significant influence on earnings management, which is in agreement with the theories of corporate governance and opinions that have been highlighted through a number of international bodies. Research limitations/implications Due to lack of data, the paper depends on cross-sectional data applied to isolate abnormal accruals. Practical implications The evidence may be conceivably beneficial as a supporting fundamental for regulatory action, particularly those that affect the ownership structure. The findings have significant implications for regulators as well as supervisors, who will benefit by the comprehension of how ownership structure affects earnings management and enhance financial reporting quality. Originality/value The current research produced its essential contribution through empirically displaying that ownership structure has different implications on earnings management. Moreover, the results recommended that both policymakers and researchers would no longer contemplate ownership structure as a whole, given that ownership structure has different implications on earnings management, measured by the discretionary accruals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations223
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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