Concealing Financial Distress With Earnings Management: A Perspective on Malaysian Public Listed Companies
Notice bibliographique
Résumé
Earnings Management is prevalent among corporations, resulting to misleading information disclosed on financial statements. By adopting agency theory argument, in line with fulfilling shareholders expectations on financial performance while securing their position and interest within the company, management may be influenced to engage earnings management when the actual financial outcome is in financial distress. Hence, this study attempts to identify whether companies listed on Industrial Product sector of Malaysian Bourse experienced financial distress condition and embark on earnings management. It also examines potential relationship between financial distress conditions and earnings management within the context of companies listed within Industrial Product sector of Malaysian Bourse in 2016 and 2017. Industrial Product sector was chosen as focus of this study due to its critical position in nation’s transformation to become developed country and as the main contributor to the nation’s GDP with largest market capitalization value in local bourse. Financial distress was proxied by Altman Z score and earnings management by discretionary accruals as per Kothari (2005). The study was conducted using the quantitative statistical method by running multiple regressions in SPSS version 23. The study also included three control variables, such as firm size, financial leverage and free cash flow from operation. The sample of this study comprised of 454 firms of Industrial Products Sector, listed on Malaysian Bourse from 2016 to 2017. The result revealed significant negative relationship between financial distress and earnings management by companies within Industrial Product sector. Financial leverage and free cash flow from operation have inverse relationship with earnings management, while firm size has a positive relationship with earnings management. This also means management of Industrial Product Sector companies engage earnings management when their financial condition is not in distress, hence they are not using earnings management to conceal financial distress condition. Instead they may use earnings management to leverage on their non-distress financial condition to attain better share price performance and financing arrangement.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».