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Enregistrement W3119106038 · doi:10.5430/ijfr.v12n1p329

Board Structure of Corporate Organizations and Earnings Management: Does Size and Independence of Corporate Boards Matter for Nigerian Firms?

2021· article· en· W3119106038 sur OpenAlexvenueno aff
Abel Oghenevwoke Ideh, Edirin Jeroh, Orits Frank Ebiaghan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccountingEarnings managementBusinessIndependence (probability theory)EarningsOrder (exchange)Finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship subsisting between board structure of corporate organizations and earnings management has attracted several concerns particularly to regulatory agencies, management, accounting practitioners and researchers alike. Therefore, this study, examined the extent to which board independence and size influence the level of earnings management of publicly quoted Nigerian firms. For this purpose, the adoption of the International Financial Reporting Standards (IFRS) and the age of firms were introduced as mediating variables. Secondary data were however pooled from the financial statements of ninety-two (92) firms cutting across ten (10) industrial sectors from 2007–2018 (12 years). The regression analysis amidst other relevant statistical techniques was adopted to analyze the collated pooled data. Evidence from our result indicates that with the introduction of IFRS adoption and firm age as mediating variables, the Fcal obtained was 1.72 (p-value = 0.1424), thus indicating that the size of boards and the presence of independent directors (board independence) in corporate boards could not significantly influence the level of earnings management in Nigerian firms. We therefore recommend that in order to regulate managements’ opportunistic behavior/earnings management, regulators and stakeholders who are charged with the task of performing oversight functions on the activities of management should lay more emphasis on ensuring that preparers of financial statements fully comply with the provisions of IFRS and other regulatory requirements for financial reporting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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