The Reciprocal Relationship Between Earnings Management, Disclosure Quality and Board Independence: UK Evidence
Notice bibliographique
Résumé
We empirically examine the reciprocal relationships between disclosure quality, board independence and earnings management. Disclosure quality is measured using the IR Magazine Award, the number of forward looking information in the annual report as well as the analyst forecast accuracy. We estimate earnings management using modified Jones Model, while board independence is measured using the percentage of independent directors in the board. We remedied the simultaneity bias in our study using a simultaneous system of equation, which was estimated using two-stage least square regression (2SLS). Match-paired samples comprised of the winners and non-winners of the IR Magazine Award during the years from 2005-2008 were employed in our study. Our finding reported that there is a negative reciprocal relationship between disclosure quality and earnings management. We notice that these findings are robust across all disclosure quality measurement that we utilised in our 2 Stage Least Square (2SLS) regression. Only one way (negative) causality between board independence and earnings management is demonstrated (in the board independence equation). In regards to disclosure quality and board independence, we found mixed findings. In this instance, our result demonstrated that there is no reciprocal relationship between disclosure quality and board independence (measured using IRAWARD). Nonetheless, we reported a positive reciprocal relationship between board independence and disclosure quality when forward looking information is utilized as to represent disclosure quality and a negative relationship between these variables when analyst forecast accuracy is employed. Our finding suggests that future research should take into account the potential simultaneity bias when examining the relationship between disclosure quality, earnings management and board independence.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
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 ».