MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Explorer davantage

Même revueContemporary Accounting ResearchMême sujetAuditing, Earnings Management, GovernanceTravaux en français237 207