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Enregistrement W2585484564 · doi:10.22495/cocv4i1c1p3

Are Canadian closely-held firms perceived to report low quality accounting information? Empirical evidence

2006· article· en· W2585484564 sur OpenAlexaffabout
Yves Bozec

Notice bibliographique

RevueCorporate Ownership and Control · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research CouncilHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderEarningsBusinessAccountingVotingCash flowEarnings qualityEmpirical evidenceQuality (philosophy)Monetary economicsAccrualCorporate governanceFinanceEconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to provide empirical evidence as to how corporate ownership structure in Canada affects earnings informativeness, as measured by the earnings-return relationship. Like those in many countries around the world, Canadian publicly traded companies are characterized by both concentrated ownership and divergence between voting rights and cash-flow rights. Like those in many other countries, their main agency problem resides in the conflict between large controlling blockholders and minority shareholders. These large dominant shareholders, with their imposing block of voting rights, are likely to influence accounting-information reporting. In this paper, we test whether large dominant shareholders are perceived to report low quality earnings. We show that earnings informativeness depends directly on the ownership structure of publicly traded firms. Furthermore, we show that investors perceive reported earnings as least credible when a controlling blockholder has both the power and impetus to expropriate minority shareholders, which suggests a non-monotonic relationship between earnings informativeness and ownership structure

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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