The impact of creative accounting methods on earnings per share
Notice bibliographique
Résumé
This study was aimed at investigating the impact of creative accounting methods called “Earnings Manage-ment and Income Smoothing” on earnings per share in the Jordanian industrial companies. The model of Dechow et al. (1995) [Dechow, P. M., Sloan, R. G., & Sweeney, A. P. (1995). Detecting earnings management. Accounting Review, 70(2), 193-225.] was adopted to measure earnings management, and the model of Francis et al. (2004) [Francis, J., LaFond, R., Olsson, P. M., & Schipper, K. (2004). Costs of equity and earnings attributes. The accounting review, 79(4), 967-1010.] was adopted to measure income smoothing. In order to achieve the objectives of the study, the analytical quantitative approach was adopted. The study community consisted of the 57 industrial companies listed on the Amman Stock Exchange (ASE). As for the study sample, 36 companies were selected according to the target sample method in the period from 2008 to 2017. The results showed that there was a statistically significant impact of using the creative accounting methods on earnings per share in the industrial companies listed on the ASE, and there was an impact of practicing both earnings management and income smoothing on earnings per share in the industrial companies listed on the ASE. The results also showed that 27.8% of the industrial companies practiced earning management, while 47.2% of the industrial companies practiced income smoothing.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».