Does the New European Banking Regulation discourage Earnings Management?
Notice bibliographique
Résumé
In the recent past, the financial crisis has shown important lacks in the EU regulation relating to the banking sector, making the introduction of a unified regulatory framework necessary. Since June 2009 the European Council has recommended a “Single Rulebook”, that is a unique and harmonizing discipline applicable to all financial institutions in the Single Market, become effective on January 2014. This prudential discipline requires much more minimum capital, liquidity and information transparency and it defines format and minimum standards of contents.The aim of this research is to investigate the relation between the new mandatory disclosure and earnings management policies in banking sector realized through Loan Loss Provisions (LLP), the component of income statement mainly subject to manipulations, especially in form of earnings smoothing. Because the new integrated regulatory framework requires a more transparent disclosure, we expected that accruals manipulation (basically LLP) could be discouraged. The empirical analysis is based on a sample of 116 listed European banks over the period prior (2011-2012-2013) and after (2014-2015-2016) the effective date of the Single Rulebook. The evidence confirm our hypothesis suggesting that this banking reform discourages earnings manipulation and improves earnings quality, making financial reporting more useful for investors. The results are important to the regulatory institutions (such as European Union and European Central Bank) supporting more stringent discipline introduced by Basel III.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».