The Effects of Governance on Classification Shifting and Compensation Shielding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prior research (e.g., Dechow, Huson, and Sloan ) documents that, on average, compensation practices appear to shield CEO pay from income‐decreasing special items. In some circumstances, compensation shielding can be efficient. For example, it may encourage CEOs with earnings‐sensitive pay to take an action that reduces current earnings but nevertheless enhances value. Compensation shielding can be inefficient in other circumstances, such as when a board of directors is captured by an overly powerful CEO or the magnitude of negative special items has been overstated (e.g., by shifting core expenses into special items). This paper explores whether strong governance can explain cross‐sectional variation in compensation shielding, and whether stronger governance and auditing are associated with less shifting of expenses. We find that strong corporate governance mechanisms, as captured by board (and committee) independence, the Sarbanes‐Oxley (2002) Act (SOX) and its related governance reforms, and switches to Big 4 auditors, are all associated with less compensation shielding. While our evidence suggests that strong overall governance is associated with a reduction in manipulation of core earnings through classification shifting in the cross‐section, we find inconclusive evidence to suggest that board independence or SOX influence classification shifting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».