MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937970080 · doi:10.1111/1911-3846.12592

Do Shareholders Assess Managers' Use of Accruals to Manage Earnings as a Negative Signal of Trustworthiness Even When Its Outcome Serves Shareholders' Interests?*

2020· article· en· W2937970080 sur OpenAlexvenueno aff
Max Hewitt, Frank D. Hodge, Jamie Pratt

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderAccrualEarnings managementEarningsBusinessOutcome (game theory)AccountingTrustworthinessFinanceEconomicsCorporate governanceMicroeconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We examine how shareholders' trust in managers is affected by (i) the outcome of earnings management (inconsistent vs. consistent with shareholders' interests) and (ii) the method of earnings management (accruals vs. real methods). Using a controlled experiment, we predict and find that trust is impaired when the outcome of earnings management suggests that managers have put their interests above shareholders' interests and/or when the method of earnings management suggests that managers misreported the firm's economic performance. We argue that shareholders assess managers putting their interests above shareholders' interests as a signal of untrustworthiness because it involves a transfer of the firm's resources away from shareholders to managers. We argue that shareholders also assess managers' use of accruals to manage earnings as a signal of untrustworthiness because, in this instance, managers misreport the firm's economic performance. Finally, we show that trust mediates the combined effects of the outcome of earnings management and the method of earnings management on investment decisions. Our study incrementally contributes to the literature by highlighting the adverse implications of managers' use of accruals to manage earnings even when its outcome serves shareholders' interests.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,151 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueContemporary Accounting ResearchMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207