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Enregistrement W3121455965 · doi:10.1111/1911-3846.12546

The Switch‐Up: An Examination of Changes in Earnings Management after Receiving SEC Comment Letters

2019· article· en· W3121455965 sur OpenAlexvenueno aff
Lauren M. Cunningham, Bret Johnson, E. Scott Johnson, Ling Lei Lisic

Notice bibliographique

RevueContemporary Accounting Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAuditing, Earnings Management, Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccrualEarnings managementScrutinyReceiptAccountingEarningsEconomicsBusinessMonetary economicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The SEC has long asserted that earnings management practices result in adverse consequences for investors. We examine whether SEC oversight affects firms' accounting quality in terms of earnings management trade‐offs. We expect that increased firm‐specific regulatory scrutiny, in the form of an SEC comment letter, will induce management to switch from accrual‐based earnings management (AEM), which is a main focus of the SEC, to real‐activities‐based earnings management (REM), which is not likely to be commented on in the SEC's review process. Consistent with our predictions, we find that AEM is lower and REM is higher following the receipt of a comment letter, relative to non‐comment‐letter years and a propensity‐score‐matched sample of non‐comment‐letter firms. However, we do not find a significant difference in total earnings management (i.e., the sum of AEM and REM), suggesting that the higher REM acts as a substitute for lower AEM activity. We further find that our results are driven by accounting comments relating to estimates and accruals and not by classification‐only comments, which suggests that a comment letter that does not question specific issues associated with estimates and accruals is not a strong enough signal to induce the firm to change earnings management behavior. Additionally, the shift to REM is attenuated for firms with high institutional ownership. These results collectively suggest that the comment letter process effectively constrains AEM but has the unintended consequence of firms, on average, switching to REM.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations143
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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