Earnings benchmarks, earnings management and future stock performance of Chinese listed companies reporting under ASBE-IFRS
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Prior literature has revealed three key earnings benchmarks: earnings level; earnings change; and analysts’ expectations. The purpose of this paper is twofold. First, the authors seek to establish which earnings benchmark induces the largest extent of earnings management. Second, the authors explore the implications of earnings management on firm future performance. Both of these purposes are investigated for Chinese listed companies during China’s IFRS/ISA reporting era. Design/methodology/approach The authors rely upon the unique regulations and incentives for Chinese listed companies in order to develop four testable hypotheses. Next, the authors employ both logistic and ordinary least squares regressions to test the hypotheses. Findings The results suggest that Chinese listed firms have the highest level of income increasing discretionary accruals around the earnings level benchmark, followed by the earnings change benchmark. The authors do not find any evidence of earnings management to beat analysts’ expectation. In addition, the authors find evidence that Chinese listed firms with relatively high level of earnings management and low earnings exhibit relatively weak future stock performance. Originality/value The findings are the first to document an earnings management benchmark hierarchy with respect to the extent of income increasing discretionary accruals, while simultaneously establishing a link between earnings management and firm future stock performance, for Chinese listed companies. The findings are valuable for regulators and investors by suggesting that management intervention in the reporting process during China’s IFRS/ISA reporting era may act to circumvent delisting regulations and cloud earnings signal for firms that beat certain earnings benchmarks.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».