<scp>Non‐GAAP</scp> Earnings: A Consistency and Comparability Crisis?*
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use a novel data set to examine the across‐time consistency and across‐firm comparability of firms' non‐GAAP earnings disclosures. Given widespread concern about non‐GAAP reporting among regulators, standard setters, the investor community, and academics, our investigation provides timely evidence on how managers' deviations from their own non‐GAAP disclosure history, or the reporting of industry peers, affects how well earnings inform on firm performance. We begin by identifying firms that change their non‐GAAP earnings definition from one year to the next. These deviations are uncommon, but when managers change the items they exclude in calculating non‐GAAP earnings, the changes generally enhance the information in earnings about firms' core performance. We also examine whether non‐GAAP earnings are more comparable than GAAP earnings and find that firms' non‐GAAP adjustments result in greater earnings comparability. Finally, we examine instances in which firms deviate from common sector‐wide definitions of non‐GAAP earnings. We find that these deviations also result in earnings metrics that better represent firms' core operations. Overall, our results suggest that when managers vary their non‐GAAP calculations, either across time or across firms, the resulting non‐GAAP metrics generally enhance the information in earnings about firms' ongoing performance. Thus, our analysis helps mitigate concerns about why managers might vary their non‐GAAP reporting calculations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».