The impact of corporate governance mechanisms and IFRS on earning management in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The current research seeks to assess the influence of corporate governance mechanisms and IFRS adoption on compliance with IFRS, earning management, and financial reporting quality(FRQ). A sample comprises 102 Saudi listed firms for the period spanning from 2014 up to 2019 was used. The study used descriptive statistics, correlation analysis and multivariate analysis to estimate the results. The results reveal that while board size, board meeting and foreign ownership had negative effects on compliance with IFRS, board and audit committee independence exhibited a positive effect. Further, the results demonstrate that there was a sign of earning management under IFRS when a performance magnitude was used. The results also indicate that board and audit committee size, audit committee meeting and managerial ownership had significant negative effects on financial reporting quality however, board and audit committee independence showed a significant positive effect. Importantly, the results found that FRQ under IFRS was better than Saudi GAAP. The present research provides practical implications for policy makers, stock market authority, and academicians. More regulatory and disclosure requirements have to be imposed and financial reporting supervisory board need to be formed. The present research provides a novel contribution to IFRS compliance, earning management, financial reporting quality and corporate governance literature. It has a unique contribution as it attempts to investigate this issue in the context of an emerging economy and a recent IFRS adopter; Saudi Arabia that has special country-specific characteristics. The study also provides an evidence by investigating earning management and financial reporting quality under both sets of accounting standards; IFRS and Saudi GAAP.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».