Comparing the financial reporting quality of Chinese and US public firms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate whether US regulatory actions around reverse mergers (RM) have exerted any spillover effects on the Chinese firms listed in China and whether Chinese firms have exhibited lower financial reporting quality than their US counterparts. Design/methodology/approach To test the possible spillover effect, this paper calculates three-day cumulative average abnormal returns (CAAR) and the aggregate CAAR for a series of US regulatory actions in 2010 and 2011. The study then compares the accrual quality, conditional conservatism, and information content of accruals of Chinese firms and US firms. Findings The paper documents a spillover effect of US actions around RM on Chinese stocks listed in China. Overall results do not support the perception that Chinese firms have lower financial reporting quality than their US counterparts. Research limitations/implications While this study provides evidence consistent with investors perceiving poor financial reporting quality among Chinese firms, that perception is not justified by empirical evidence. Practical implications Investors need not be overly concerned about the financial reporting quality among the Chinese firms when they make asset allocation decisions. Social implications A reality check is important given that perceptions may be outdated, biased, misleading, and costly. Originality/value This study puts the financial reporting quality of Chinese firms into perspective helping global investors assess information risk for optimal resource allocation.
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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 | 0,002 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».