Incentives for accounting choices in Cash Flows Statements
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study sought to identify incentives that influence the accounting choices for classifying interest and dividends received or paid in Cash Flow Statements (CFSs), in the period from 2008 to 2014, in non-financial companies of the Brazilian capital market. The hypotheses refer to the effect of the choice of classification for interest and dividends over cash flow from operations (CFO), according to indebtedness, profitability, size, negative CFO, sector, and auditor. This article seeks to contribute by providing evidence on the accounting choices for classification in CFSs, considering the lack of consensus in the results of studies in the Brazilian capital market and helping to better understand these accounting choices and the incentives behind them. A correct understanding of the information in CFSs is fundamental for them to be useful to their users. The existence of accounting choices for classification in CFSs may directly affect this understanding and, consequently, their usefulness. The results help in better understanding the discretion contained in CFSs, enabling the correct use of their information. They can also generate evidence for regulatory bodies to rethink their accounting rules and for academia to direct future research. Two panel data models were developed, using a sample of 352 companies, 2,290 analyzed reports, and 3,764 data items. The results indicate that companies with a greater level of debt, profitability, and size make their accounting choices in order to report higher CFO in the CFS. The evidence obtained reinforces the international findings and adds new analyses in the Brazilian context, contributing to the development of accounting choice theory.
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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 | 0,014 | 0,075 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».