Corporate governance compliance and accrual earnings management in eastern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to examine whether compliance with corporate governance (CG) requirements has constrained earnings management (EM) for companies listed in Kenya and Tanzania. Design/methodology/approach The sample comprises of 48 companies listed on the Nairobi Stock Exchange and the Dar es Salaam Stock Exchange. The data are collected from annual reports over the period 2005-2014, a total of 480 firm-year observations. Panel data models are used in the analyses. Findings The results show that discretionary accruals (DAs) average about 11.3 per cent, whereas audit quality is negatively and significantly related to DAs. However, board independence, board gender diversity and director share ownership were positively and significantly related to DAs suggesting that CG may not have constrained EM in eastern Africa. Research limitations/implications The findings should be understood within the context that only annual reports and audited financial statements that were filed with Capital Markets Authority (Kenya) and Capital Markets and Securities Authority (Tanzania) are used as source of information. Originality/value The study potentially contributes in three main ways. First, this is the first cross-country analysis that has examined the effect of CG structures on EM in an African context. Second, literature on CG and EM has been extended. Finally, the authors have extended research by observing the limitations of CG in reducing EM in an environment that is experiencing weaknesses in CG structures.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».