The Conservatism Principle and the Asymmetric Timeliness of Earnings: An Event‐Based Approach*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We test the asymmetric timeliness hypothesis by using information in extreme events as a measure of good/bad news. Our focus on extreme events is motivated by two arguments. First, the accounting concept of materiality in conjunction with litigation risk influences managers and auditors to make more conservative choices with respect to material events. Second, focusing on extreme shocks minimizes the probability that accounting slack may obscure the effect of asymmetric timeliness (Beaver and Ryan 2005). We identify individual events using short‐window extreme returns, since long‐window returns would aggregate the effect of multiple events and thus limit our ability to detect the asymmetry. Taken together, these features of our research design provide a more powerful test of asymmetric timeliness. Consistent with prior studies, we document that the correlation between bad news and concurrent earnings is significantly higher than that between good news and concurrent earnings. Our analysis of extreme events also enables us to document higher correlation of good news with earnings two or more quarters ahead. This is in contrast to prior studies that were unable to document asymmetry in the relation between returns and subsequent earnings in the opposite direction to that between returns and concurrent earnings. Our paper contributes to the growing literature on conservatism by modifying the Basu methodology to enhance the power of the test of asymmetric timeliness.
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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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».