Stock market liberalization and earnings management: Evidence from a quasi‐natural experiment in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exploiting a quasi‐natural experiment in China in which some firms become investible to foreign investors across different times (i.e., pilot firms), we explore the role that stock market liberalization plays in shaping firms' earnings management activities. In one direction, the national‐level liberalization reform may elicit public attention from various stakeholders, piling pressure on managers to refrain from distorting their firms' earnings. In the other direction, the various restrictions that the government imposes on foreign investors cast doubt on whether China's capital control reform will materially affect pilot firms' incentives and scope to manipulate their earnings. To gauge which force is more dominant, we rely on a staggered difference‐in‐differences research design and find that pilot firms significantly reduce the magnitude of their discretionary accruals and the incidence of financial reporting irregularities from the pre‐ to the post‐liberalization period, compared to non‐pilot firms during the same time frame. Additional analysis implies that externalities in the form of stricter external monitoring from the media, institutional investors, and auditors is the major mechanism that helps market liberalization curb firms' earnings management. Our research provides insight on the importance of financial global integration to firms' earnings management practices.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».