An Empirical Assessment of Alternative Discretionary Accrual Models: Evidence from Earnings Restatements
Notice bibliographique
Résumé
Using a sample of firms that restated earnings, this study seeks to evaluate the performance of alternative discretionary accrual models along two dimensions: earnings management detection and accuracy (the ability to accurately estimate the magnitude of managed earnings). The findings of this study are important for three reasons. First, discretionary accrual models play a prominent role in several streams of accounting research, especially in earnings management research. Thus, the ability of discretionary accrual models to isolate the discretionary component from the non-discretionary component of total accruals is critical. Second, there is concern about earnings management inferences drawn from discretionary accrual estimates generated by existing discretionary accrual models. One major concern is that extant discretionary accrual models are mis-specified, which results in misleading inferences about earnings management behavior. Finally, there is lack of consensus in the literature on the relative performance of discretionary accrual models. Using earnings restatements data, I investigate the relative performance of four extant discretionary accrual models and a Modified Forward-Looking Model. The findings indicate that the Modified Forward-Looking Model is better specified and outperforms the other models both in terms of detecting earnings management and in estimating the magnitude of managed earnings.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».