Government-Linked Investment Companies and Real Earnings Management: Malaysian Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the association between government-linked investment companies’ (GLICs’) shareholdings and real earnings management activities in Malaysia. Consistent with prior research, this study uses three proxies to measure real earnings management; abnormal cash flow from operations (RCFO), abnormal production costs (RPC), and abnormal discretionary expenses (RDE). This study segregates GLICs’ shareholdings into two categories; Federal Government Pension Investment Funds (FGPIF) and other GLICs (OFGLIC). Using a sample of 213 firm-year observations of Malaysian government-linked companies from 2010 to 2015, this study finds that FGPIF is a more effective monitoring mechanism than OFGLIC in limiting real earnings management. The findings also show that there is a significant and negative relationship between Employee Provident Fund (EPF), Khazanah Nasional Berhad (Khazanah), Permodalan Nasional Berhad (PNB) and RCFO and RPC. The evidence suggests that these three are the most effective government institutional investors in promoting corporate governance, which in turn limit real earning management activities in Malaysia. In general, the findings support the incentive alignment hypothesis, which argues that companies with government intervention are normally better governed.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».