PENGARUH PERATAAN LABA MELALUI MANIPULASI AKTIVITAS RIIL TERHADAP PERSISTENSI LABA
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to provide empirical evidence concerning the effect of income smoothing through real activities manipulation to the earning persistence. By using quarterly financial statement, this study also supposes to determine the timing of smoothing taken by the suspect firm. This study investigates three types of real activity manipulation: abnormal cash flow operation, abnormal discretionary expense, and abnormal production cost. Real earning manipulation is measured by summing the standardized of the three proxies. Companies that have been used as a sample in according to the purposive sampling criteria’s are consist of 63 firms on five years observations (2011-2015). From this number, samples included into income smoothing criteria based on Eckel Model are consist of 26 firms. The first hypothesis was tested with regression analisys and the second was tested with independent sample t-test. The first hypothesis test result showed that income smoothing via real earning manipulation negatively affect the earning persistence. But, the statistic test of the second hypothesis show that mean difference between earning persistence in the fourth fiscal quarter and in the other quarters was statistically insignificant. Thus, we can conclude that there is no difference between earning persistence in the fourth fiscal quarter and other quarters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».