Corporate Governance Mechanisms, Whistle-Blowing Policy and Real Earnings Management
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate whether the mechanisms of corporate governance (CG) in firms that have a policy of whistle-blowing (WBP) are more effective in mitigating real earnings management (REM) than those without WBP. To achieve this objective, the sample of the study, 288 Malaysian firms for the years 2013 to 2015, have been grouped into firms with and without WBP. In addition, the Roychowdhury Models were used to determine the abnormal levels of the REM. The results show that most of the CG mechanisms, i.e., audit committee (AC) size, AC meetings, AC independence and auditor size in firms with WBP are found to be significantly associated with low level of REM which supporting agency and resource dependence theories. However, only board independence and ownership concentration are found to be significantly associated with high level of REM. Regarding firms without WBP, most of the CG mechanisms, i.e., AC size, women in the AC, AC accenting expertise and ownership concentration, are found to be significantly associated with high level of REM. However, only board meetings, AC multiple directorships and auditor size are found to be significantly associated with low level of REM. The finding of this study suggests that having WBP in a firm could improve the monitoring role of the CG mechanisms towards mitigating REM. However, strengthening the role of WBP is still necessary to improve the efficiency of the monitoring role of CG mechanisms. Hence, there is a need for more policy and law that could encourage whistle-blowers to disclose any misconducts in firms and at the same time, prevent management from undermining the effectiveness of the whistle-blowing policy. The findings of this study will enrich the body of literature where there is no previous study has been done in respect of REM.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».