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Enregistrement W3121234995 · doi:10.1111/jifm.12010

Shareholder Activism and Earnings Management Incentives: An Empirical Examination of Shareholder Proposals in the <scp>U</scp>nited <scp>S</scp>tates

2013· article· en· W3121234995 sur OpenAlexaff
Yan Sun, Weimin Wang, Xu Wang, William Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of International Financial Management and Accounting · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShareholderAccrualEarningsIncentiveBusinessEarnings managementAccountingStock (firearms)Monetary economicsFinanceCorporate governanceEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we investigate the effect of shareholder activism on earnings management. Using a US sample of shareholder pay‐for‐performance proposals sponsored by institutional investors, we find that when compared to control firms, firms targeted by shareholder proposals have a greater magnitude of discretionary accruals ( DA ) in their reported earnings. In addition, we find that the likelihood of meeting or beating earnings benchmarks through the use of DA is higher for targeted firms whose managers have job security concerns due to the firms’ inferior stock performance in the past or have plans to sell company stock. Our results are consistent with the notion that pay‐for‐performance proposals have unintended consequences by introducing or exacerbating incentives to manage earnings for short‐term gains. The results also indicate that, for financial reporting, the short‐termism effect may dominate the alignment and/or disciplinary effect of shareholder monitoring.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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