Examining the Decision to Opt In versus Opt Out of Section 107 of the JOBS Act of 2012: Determinants and Consequences
Notice bibliographique
Résumé
The Jumpstart Our Business Startups Act of 2012 (hereafter, JOBS Act) creates a new category of firms, referred to as “Emerging Growth Companies” (hereafter, EGCs). Section 107 of the JOBS Act, titled “Opt-In Right for EGCs,” gives EGCs the choice to take advantage of an extended transition period for complying with new or revised accounting standards. In other words, an EGC can choose to delay the adoption of new or revised accounting standards until those standards would otherwise apply to private companies. Using a logistic regression approach with hand-collected data, we examine the underlying firm characteristics associated with EGCs’ choice of opting in or out of the accounting standards exemption, as provided by Section 107 of the JOBS Act. Using additional ordinary least square regression analyses, we further examine whether the choice of opting in or out is associated with earnings management and financial statement restatement behavior. Our results suggest that EGC firms designated as “smaller reporting companies” are more likely to choose to delay the adoption of a new or revised accounting standard (i.e., opt in). Our findings also show that EGCs that employ Big 4 auditors are more likely to opt out. We further find that EGCs that choose to opt out are less likely to engage in earnings management behavior, proxied by the absolute value of abnormal accruals, and are less likely to restate their financial statements. Taken together, our findings suggest that EGCs that choose to opt out of Section 107 produce higher quality financial statements.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».