The Role of Corporate Governance on the Relationship Between IFRS Adoption and Earnings Management: Evidence From Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study investigates the relationship between IFRS adoption and earnings management (EM) i.e. discretionary accruals (DA) and real earnings management (REM) in developing economy like Bangladesh. Moreover, the study examine the relationship between corporate governance (CG) strength and EM as well as moderating role of CG strength on the relationship between IFRS adoption and EM.Design/methodology/approach: The study employs 94 firms listed in Dhaka Stock Exchange (DSE) for 6 years i.e. 564 firm years observation, over two time period as pre (2004-06) and post (2013/14-15/16) adoption of IFRS. Underpinning theory of the study is agency theory which explained the relationship among variables. Based on earlier literature a CG index is developed to measure the strength of CG. The study uses random effect GLS with robust regression in a balanced panel data.Findings: The results show that IFRS and CGI both have significant negative relationship with EM. Moreover, it is documented that the CG strength significantly moderates the relationship between IFRS and REM. It implies that the presence of good CG may help to attain the objectives of IFRS adoptionOriginality/value: To the best of the author’s knowledge, this is one of the first empirical attempts at providing evidence about the role of CG on the relationship between IFRS adoption and EM in Bangladesh. The findings of this study can be beneficial for the member of the regulatory bodies and researchers to formulate new policy and enhance corporate governance practices in Bangladeshi companies as well as develop a better framework for all stakeholders involved in financial reporting. Future studies may also investigate the interacting effect of corporate governance strength on other related variables which may influence the level of earnings management.
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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 | 0,002 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».