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Enregistrement W2904091937 · doi:10.1111/jbfa.12363

Material weakness disclosures and restatement announcements: The joint and order effects

2018· article· en· W2904091937 sur OpenAlexaff
He Li, Bharat Sarath, Nader Wans

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Finance &amp Accounting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWrongdoingClass actionLawsuitBusinessPlaintiffBankruptcyAccountingLitigation risk analysisArgument (complex analysis)Securities fraudStock priceActuarial scienceMonetary economicsEconomicsFinanceAuditLawPolitical scienceSupreme court

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examine differences in stock price, option volatility, and litigation reactions to restatement announcements that are associated with a material weakness (MW) disclosure. Contrasted with restatements that are not associated with any MW disclosure, our analyses reveal that firms that announce both a restatement and an associated MW experience significantly more negative market returns, greater implied volatility, and higher likelihood of class action lawsuits. Separating the restatements into timely reporters , where the MW precedes the restatement, and non‐timely reporters , where the MW is concurrent with or follows the restatement, we find that timely reporters experience more negative returns at the time of the restatement, relative to non‐timely reporters, suggesting that investors perceive the early MW disclosure to signal more pervasive control‐related problems. Interestingly, we find that timely and non‐timely reporters are equally likely to be sued, consistent with the argument that wrongdoing (through either a timely or non‐timely MW disclosure) provides stronger grounds for establishing scienter. However, timely reporters appear to secure more favorable litigation outcomes: they face higher likelihood of lawsuit dismissals and pay much lower settlements, compared to non‐timely reporters. Overall, our evidence provides new insights into how market participants incorporate information about internal control weaknesses into their perceptions regarding the economic implications of financial restatements, and financial reporting quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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